基于Graph RAG语义融合的知名科学家学术与社会影响问答研究

1

作者 吴志祥 沙焕旭 +1 位作者 尹璐璐 毛进 《情报理论与实践》 北大核心 2026年第3期160-169,共10页

[目的/意义]知名科学家影响力的认知建构面临学术与社会影响割裂、表达碎片化的问题,制约了跨语境理解。本文尝试聚合多源文本语料中的结构化信息,实现科学家影响的语义融合与统一表达。[方法/过程]基于Graph RAG框架,设计多源数据融合... [目的/意义]知名科学家影响力的认知建构面临学术与社会影响割裂、表达碎片化的问题,制约了跨语境理解。本文尝试聚合多源文本语料中的结构化信息,实现科学家影响的语义融合与统一表达。[方法/过程]基于Graph RAG框架,设计多源数据融合方法,构建跨域知识图谱;引入人智协同方案生成多用户、深层次问题集;开展覆盖240万字语料的实验评估,从用户适配能力、回答质量与语义融合效果三个角度分析模型表现。[结果/结论]Graph RAG在跨语境语义融合方面表现优异,能有效缓解科学家数据分散与语义分割问题。其中,DeepSeek-V3-8B与bge-m3组合模型效果最佳,支持生成结构清晰、回答深入的科学家影响描述。本文为数智支撑的科学家与社会关系研究提供情报学方案。 展开更多

关键词 知名科学家 学术与社会影响 语义融合 graph rag 大语言模型

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基于RPA和Graph RAG的财务共享辅助系统设计与应用 被引量：2

2

作者 张赣江 林铭 +1 位作者 赖占添 刘晔 《铁路计算机应用》 2025年第4期73-76,共4页

为解决财务人员数字技术应用能力不足、传统财务流程中数据采集质量差导致重复返工、人工数据处理效率低等问题,设计开发了财务共享辅助系统。采用机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation)和图检索增强生成(Graph RAG,Graph-b... 为解决财务人员数字技术应用能力不足、传统财务流程中数据采集质量差导致重复返工、人工数据处理效率低等问题,设计开发了财务共享辅助系统。采用机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation)和图检索增强生成(Graph RAG,Graph-based Retrieval-Augmented Generation)技术,实现数据填报收集、RPA自动化处理、智能问答等功能,显著提升财务报账效率,为铁路局集团公司财务共享中心的建设提供支撑。 展开更多

关键词 机器人流程自动化 图检索增强生成(graph rag) 财务共享 智能问答 大模型

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智能写作内容优化中的Graph RAG技术应用与效果分析

3

作者 覃俊 《中国传媒科技》 2025年第8期132-136,共5页

【目的】目前的大语言模型往往将智能写作视为无结构的纯文本数据,忽视了文本内部的逻辑结构和联系,制约了内容质量效果。【方法】精准快速地定位相关信息是提升内容质量的关键,通过融合RAG与知识图谱(KG)的智能写作优化技术,构建知识... 【目的】目前的大语言模型往往将智能写作视为无结构的纯文本数据,忽视了文本内部的逻辑结构和联系,制约了内容质量效果。【方法】精准快速地定位相关信息是提升内容质量的关键,通过融合RAG与知识图谱(KG)的智能写作优化技术,构建知识图谱来整合信息,保留文本的内部逻辑和关联性,来提升内容写作效果。【结果】该方法能够更精确地解析写作需求,并通过引入知识图谱,提高信息检索精确度及优化了内容生成质量。【结论】该技术已在中国新闻技术工作者联合会AIGC应用研究中心(广西实验室)试运行近半年,显示该方法可显著提升内容生成的精准度和效率。 展开更多

关键词 graph rag 智能写作 内容优化 知识图谱 检索增强

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基于Graph-RAG与逻辑自愈机制的水利工程BIM智能审计研究

4

作者 赵津磊 《吉林水利》 2026年第4期1-5,共5页

针对水利工程建筑信息模型(BIM)审计中属性命名混乱、语义检索困难以及数据规范脱节等问题,提出了融合图增强检索生成(Graph-RAG)以及逻辑自愈机制的智能审计框架。依靠属性打平策略构建扁平化知识图谱,引入基于语义模板的V10拦截器,解... 针对水利工程建筑信息模型(BIM)审计中属性命名混乱、语义检索困难以及数据规范脱节等问题,提出了融合图增强检索生成(Graph-RAG)以及逻辑自愈机制的智能审计框架。依靠属性打平策略构建扁平化知识图谱,引入基于语义模板的V10拦截器,解决大语言模型生成Neo4j查询语言(Cypher)时语法及变量不稳定的挑战。在江苏里下河工程230个非标构件实证中,系统运用DeepSeek-R1模型,均实现审计指令自愈及平均0.66s的响应速度,并能依据行业规范自动生成合规性报告。该研究为水利数字孪生审计提供了自动化技术路径,提升了跨平台异构数据的治理效率。 展开更多

关键词 建筑信息模型 大语言模型 知识图谱 逻辑自愈 图增强检索生成

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IHRAG:面向LLM的迭代式混合检索增强生成

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作者 谢雨霏 李琳 +3 位作者 李涛 何柳 高贝琳 何志婷 《计算机系统应用》 2026年第3期13-22,共10页

在医疗领域,检索增强生成(RAG)被提出以减少大语言模型幻觉,并提供更多的可解释性和可控性,然而现有技术面临对低频实体的召回能力较弱、难以处理模糊冗长或多义性强的查询的问题,本文提出一种面向大语言模型的迭代式混合检索增强生成(i... 在医疗领域,检索增强生成(RAG)被提出以减少大语言模型幻觉,并提供更多的可解释性和可控性,然而现有技术面临对低频实体的召回能力较弱、难以处理模糊冗长或多义性强的查询的问题,本文提出一种面向大语言模型的迭代式混合检索增强生成(iterative hybrid retrieval-augmented generation,IHRAG)方法以提升对复杂问题的意图解析能力,增强模型在知识挖掘方面的表现,使大语言模型生成更加准确的回答.该框架通过动态路由机制协同调度向量检索的语义泛化能力与知识图谱的结构化推理能力,结合医疗本体驱动的查询解构算法,将复杂临床问题分解为可检索的原子子问题,并引入知识缺口感知的神经符号扩展模型与“检索-验证-迭代”闭环优化机制,构建了从表层信息提取到深层知识挖掘的递进式发现流程.实验结果表明,IHRAG在Qwen、DeepSeek等不同规模基础模型上均显著提升性能,最高可使准确性提升11.12个百分点,优秀回答率提升17个百分点. 展开更多

关键词 大语言模型 检索增强生成 知识图谱 混合检索 医疗问答

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图谱RAG赋能的航天器机电设备故障诊断

6

作者 赵春州 于劲松 +2 位作者 周金浛 高占宝 唐荻音 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第10期74-85,共12页

航天器机电设备因其部件高耦合性及故障级联隐蔽性,对故障诊断的推理效率与可解释性提出了严苛要求。在文本知识驱动的智能故障诊断中,针对传统知识图谱(KG)构建成本高、通用大语言模型(LLM)对特定领域诊断知识专业性不足、检索增强生成... 航天器机电设备因其部件高耦合性及故障级联隐蔽性,对故障诊断的推理效率与可解释性提出了严苛要求。在文本知识驱动的智能故障诊断中,针对传统知识图谱(KG)构建成本高、通用大语言模型(LLM)对特定领域诊断知识专业性不足、检索增强生成(RAG)技术关联推理能力有限的问题,故提出一种本体约束驱动的图谱RAG故障诊断方法。一方面,构建了4层故障诊断本体框架,通过本体注入的提示学习实现LLM对多源诊断知识的规范化抽取,并基于字符比较与嵌入模型的双层相似度校准实现知识图谱的动态集成更新,自主构建一体化的诊断知识图谱基座。另一方面,基于LLM与词向量联合的实体模糊检索,结合幂编码的图谱即时蒸馏方法,在结合图谱节点可视化故障传播路径的同时,针对性地融合故障子图结构特征与上下文知识,提升通用LLM故障溯源与维修策略生成的逻辑完备性。以太阳翼驱动机构(SADA)诊断文本、FMEA表格为验证对象,通过本体注入的提示词,借助通用LLM抽取诊断知识图谱,进一步结合可视化图谱进行诊断问答,结果表明,相比于传统RAG方法,结合故障子图的图谱RAG方法在智能故障诊断问答中的关键词F1分数提高了70.88%,语义相似度提高了11.60%,其回答的准确性、可解释性均优于仅LLM方法与RAG方法,为航天器机电设备的智能化故障诊断提供了理论支撑与技术路径。 展开更多

关键词 航天器机电设备 故障诊断 知识图谱 检索增强生成 大语言模型

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基于知识图谱的艾滋病防治大语言模型RAG问答系统构建

7

作者 杨亚洲 郑石林 +2 位作者 周小毅 章施静 赵坚 《医学信息学杂志》 2025年第12期91-98,共8页

目的/意义构建艾滋病防治知识图谱,实现智能问答,为艾滋病防治提供科学依据,降低疾病负担。方法/过程系统梳理国内外艾滋病防治相关专家共识、诊疗指南等多源异构信息,利用自然语言处理和大数据技术,结合提示词设计,抽取实体及实体间关... 目的/意义构建艾滋病防治知识图谱,实现智能问答,为艾滋病防治提供科学依据,降低疾病负担。方法/过程系统梳理国内外艾滋病防治相关专家共识、诊疗指南等多源异构信息,利用自然语言处理和大数据技术,结合提示词设计,抽取实体及实体间关系。将知识图谱、检索增强生成与大语言模型相结合,构建适用于艾滋病防治领域的问答系统。结果/结论该系统能够提升艾滋病相关知识问答的准确性和有效性,为艾滋病防治的智能化发展提供可行路径。 展开更多

关键词 艾滋病防治 知识图谱 检索增强生成 大语言模型 智能问答

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基于LLM和RAG的综采工作面设备故障诊断智能问答系统 被引量：1

8

作者 王博超 冯银辉 王咏涛 《煤炭技术》 2025年第9期207-211,共5页

为提高综采工作面设备故障诊断的时效性和准确性,研发了基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)的用于综采工作面设备故障诊断的智能问答系统,其中RAG采用了嵌入模型进行向量化,以及知识图谱结合LLM的2种方法。在端到端测试和实际应用... 为提高综采工作面设备故障诊断的时效性和准确性,研发了基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)的用于综采工作面设备故障诊断的智能问答系统,其中RAG采用了嵌入模型进行向量化,以及知识图谱结合LLM的2种方法。在端到端测试和实际应用中,2种方法的精确率、召回率均超过了90%,验证了基于LLM的智能问答系统的实用性,对LLM在综采工作面的初期应用具有建设性和重要的指导意义。同时比较了两者的特点和适合使用的场景,通过融合使用向量库和知识图谱结合LLM能力进行优势互补,可进一步增强智能问答系统的全面性和准确度,协助用户更快更准地定位故障源,并按推荐方案进行维修。 展开更多

关键词 大语言模型(LLM) 知识图谱 检索增强生成(rag) 综采工作面设备 故障诊断 智能问答系统

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基于RAG的煤矿安全智能问答模型构建与应用

9

作者 贺广文 张昆 王青和 《自动化应用》 2025年第24期200-203,共4页

智能化转型为煤矿安全生产提供了新的技术路径。提出一种基于检索增强生成(RAG)的煤矿安全智能问答模型,然后通过构建多模态知识图谱和动态更新机制,实现煤矿安全知识的精准检索与智能生成。该模型采用混合检索策略与领域自适应生成技术... 智能化转型为煤矿安全生产提供了新的技术路径。提出一种基于检索增强生成(RAG)的煤矿安全智能问答模型,然后通过构建多模态知识图谱和动态更新机制,实现煤矿安全知识的精准检索与智能生成。该模型采用混合检索策略与领域自适应生成技术,显著提升了问答系统的准确性和实时性,为煤矿安全生产提供了可靠的智能化决策支持。 展开更多

关键词 煤矿安全 智能问答 检索增强生成模型 知识图谱

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基于知识图谱的Python数据分析课程改革实践 被引量：2

10

作者 刘秋菊 王仲英 黄继海 《中州大学学报》 2025年第2期106-111,共6页

针对人工智能在生成内容时出现的“幻觉”,提出在教学中使用人工智能大模型结合Python数据分析课程知识图谱的方法。该方法有效解决了“幻觉”问题,还为人工智能+教育领域的实践提供方案。通过整合分散的教学资源构建课程知识图谱,并采... 针对人工智能在生成内容时出现的“幻觉”,提出在教学中使用人工智能大模型结合Python数据分析课程知识图谱的方法。该方法有效解决了“幻觉”问题,还为人工智能+教育领域的实践提供方案。通过整合分散的教学资源构建课程知识图谱,并采用图数据库Neo4j展示知识点,从而帮助学生实现个性化学习、制定科学的学习计划,同时帮助教师分析学生学习数据,了解学生进度和薄弱环节,调整教学内容和方法,提高教学质量,实现全面评估学生的学习效果。 展开更多

关键词 人工智能 知识图谱 检索增强生成 课程改革

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基于知识图谱与大模型的在线英语自学系统设计与实现 被引量：1

11

作者 骆天齐 田新志 +3 位作者 李若彤 王嘉豪 李鹏纲 宋霖苑 《黑龙江科学》 2025年第17期59-61,共3页

为更好地解决当下在线英语学习用户在学习过程中获取和记录知识的问题,以知识图谱与大模型为框架设计了一款包含在线学习、练习评测、互动娱乐、智能平台、系统管理模块的在线英语自学系统,整合词汇、语法、句型及四六级考试等知识,搭... 为更好地解决当下在线英语学习用户在学习过程中获取和记录知识的问题,以知识图谱与大模型为框架设计了一款包含在线学习、练习评测、互动娱乐、智能平台、系统管理模块的在线英语自学系统,整合词汇、语法、句型及四六级考试等知识,搭建了结构化英语知识图谱,以开源大模型作为智能引擎,实现上下文的长程记忆与生成式反馈输出。通过RAG及提示工程降低大模型回复中幻觉生成,提高回复的准确性,能够为英语学习者提供从知识获取到技能提升的端到端智能支持。 展开更多

关键词 知识图谱 大模型 rag检索 互动式 在线英语学习系统

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油气勘探开发中生成式大模型的多维能力评估与智能转型技术路径研究——以DeepSeek为例 被引量：1

12

作者 曾倩 李小波 +3 位作者 刘兴邦 杨明澔 刘月田 修诗玮 《石油科学通报》 2025年第5期1083-1098,共16页

生成式人工智能(如DeepSeek)的快速发展显著降低了大模型技术的应用门槛,为油气勘探开发这一高度依赖经验与数据的领域注入了新的智能化动能。本研究以DeepSeek系列模型为对象,系统评估其在油气勘探开发领域的多维应用能力。通过设计六... 生成式人工智能(如DeepSeek)的快速发展显著降低了大模型技术的应用门槛,为油气勘探开发这一高度依赖经验与数据的领域注入了新的智能化动能。本研究以DeepSeek系列模型为对象,系统评估其在油气勘探开发领域的多维应用能力。通过设计六维量化评估体系,对领域基础知识、复杂推理能力、计算能力、多模态能力、开放创新性问题及专业工作能力进行评估。测试结果表明,大模型在基础知识覆盖度、处理开放性、创新性问题方面表现优异,展现出较强的领域知识理解能力与跨学科整合潜力;但在处理具体实例和数据时存在幻觉风险,在复杂推理问题中细粒度逻辑推理能力不足,复杂数值计算的准确性与效率存在缺陷;同时,在多模态处理(尤其是专业图像生成与识别)、专业软件操作及实时工程响应等方面存在明显的能力边界。针对测试暴露的局限性,本文提出了一套四维一体技术路径,以实现智能转型,它包括:基于检索增强生成(RAG)的动态知识融合机制,以解决知识滞后与数据幻觉问题;知识图谱驱动的推理引擎,旨在提升复杂问题的逻辑推理精度;专业软件协同架构,通过API网关整合专业工具以扩展模型能力边界;智能体(Agent)赋能的工程系统,以实现复杂任务的自动化分解与执行。对垂直领域知识图谱构建、软件生态协同、智能体实时决策等关键技术瓶颈进行了深入分析,并提出了相应的攻关方向。研究认为,大模型在油气领域的深度应用需与领域知识工程、专业软件生态及边缘计算技术深度耦合,从场景建设入手,突破关键技术,实现“数据—知识—工具”协同应用,逐步实现从单点能力增强到系统工程智能化的转型。 展开更多

关键词 油气勘探开发 AI大模型 DeepSeek 检索增强 知识图谱 智能体 大语言模型

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知识图谱检索增强生成技术在教育领域的构建与应用 被引量：1

13

作者 王俊欢 杨海晨 +3 位作者 罗伟彬 赖雨珊 许海莹 谢秋婷 《计算机时代》 2025年第12期117-122,共6页

教育领域的人工智能应用正逐步从通用对话迈向深入融合行业知识的专业化阶段。知识图谱与检索增强生成技术的结合,为传统RAG(检索增强生成)解析方法中存在的知识关联不足和知识图谱交互性较弱的问题提供了强有力的技术路径。本文通过探... 教育领域的人工智能应用正逐步从通用对话迈向深入融合行业知识的专业化阶段。知识图谱与检索增强生成技术的结合,为传统RAG(检索增强生成)解析方法中存在的知识关联不足和知识图谱交互性较弱的问题提供了强有力的技术路径。本文通过探讨GraphRAG(图检索增强生成)技术在教育领域的应用价值,开展系统设计与测试,构建一种基于多模态图数据库的智教系统,并对提示词及数据库选择进行优化。实验表明,GraphRAG能够精准提取知识关联并生成更为准确的回答,进而支持个性化教学。 展开更多

关键词 图检索增强生成 知识图谱 检索增强生成 智教系统

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从患者生成健康数据到用药建议生成——基于图检索增强生成的患者用药信息问答模型 被引量：1

14

作者 彭佳儿 于菲菲 赵月华 《现代情报》 北大核心 2025年第12期63-76,共14页

[目的/意义]患者生成健康数据(PGHD)的迅速增长为个性化医疗服务提供了丰富的数据来源,但其中的信息价值尚未得到充分挖掘。本研究旨在构建一个基于图检索增强生成的患者用药信息问答模型,实现从患者生成健康数据中抽取相关信息并生成... [目的/意义]患者生成健康数据(PGHD)的迅速增长为个性化医疗服务提供了丰富的数据来源,但其中的信息价值尚未得到充分挖掘。本研究旨在构建一个基于图检索增强生成的患者用药信息问答模型,实现从患者生成健康数据中抽取相关信息并生成自然语言问答的功能。[方法/过程]本研究提出基于患者用药知识图谱的大语言模型图检索增强生成(GraphRAG)构建智能医疗问答模型。其中包括两个核心模块:一是知识图谱模块,通过设计多个提示模板,引导大语言模型从PGHD中自动提取用药关系,并对比评估大语言模型和提示模板的抽取效果。基于最优抽取结果,本研究利用Neo4j构建用药信息知识图谱。二是检索增强生成模块,基于Langchain框架,将大语言模型与知识图谱结合,实现GraphRAG,使大语言模型能够从知识图谱中检索相关事实,生成自然语言回答。[结果/结论]研究表明,在关系抽取任务中,思维链提示效果显著优于少样本提示。实验验证了大语言模型与知识图谱协同工作的可行性,大语言模型能够通过高效的信息抽取辅助知识图谱的构建,缓解知识图谱构建过程中的复杂性。同时,知识图谱为大语言模型生成回答提供结构化知识,从而提高回答的针对性和实用性。 展开更多

关键词 知识图谱 大语言模型 检索增强生成 智能问答 患者生成健康数据

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面向合理用药的药物知识图谱构建及应用研究

15

作者 杨丽 马乐尧 +2 位作者 汪伦 李露琪 侯丽 《医学信息学杂志》 2025年第12期41-46,共6页

目的/意义以临床用药决策的关键因素为导向,构建药物知识图谱,为临床合理用药决策提供准确、结构化知识支持。方法/过程整合心血管系统药品说明书信息,进行本体细粒度建模和多维关系属性定义,采用大语言模型驱动的知识抽取及标准化对齐... 目的/意义以临床用药决策的关键因素为导向,构建药物知识图谱,为临床合理用药决策提供准确、结构化知识支持。方法/过程整合心血管系统药品说明书信息,进行本体细粒度建模和多维关系属性定义,采用大语言模型驱动的知识抽取及标准化对齐策略,构建面向合理用药的药物知识图谱,并基于检索增强生成技术设计药物智能问答系统。结果/结论以心血管系统用药为例,构建包含5215个实体、17288个关系及9598个关系属性的药物知识图谱,可为合理用药提供可靠数据支撑与决策依据。 展开更多

关键词 合理用药 大语言模型 知识抽取 知识图谱 检索增强生成

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氦气全产业链人工智能大模型应用

16

作者 陈福利 王志平 +6 位作者 王少军 李欣 闫林 李锦 曾倩 刘俊榜 邵艳伟 《中国矿业》 北大核心 2025年第12期86-98,共13页

氦气作为支撑航天航空、医疗影像、半导体制造和量子计算等高精尖领域的不可再生战略资源,在我国产业链发展中面临资源与信息的双重困境,已成为制约相关领域自主创新的关键瓶颈。在资源层面,我国氦气对外依存度长期偏高,属于典型的“卡... 氦气作为支撑航天航空、医疗影像、半导体制造和量子计算等高精尖领域的不可再生战略资源,在我国产业链发展中面临资源与信息的双重困境,已成为制约相关领域自主创新的关键瓶颈。在资源层面,我国氦气对外依存度长期偏高,属于典型的“卡脖子”资源,且主要来源的天然气田氦含量普遍低于0.1%,远低于0.3%的经济开采阈值,导致提氦工艺经济性严重不足,难以支撑规模化自主生产。在信息层面,氦气产业链核心文献超90%以英文呈现,国内研究学者面临文献获取成本高、专业术语翻译不统一、知识提炼效率低等问题,显著阻碍了自主创新进程。为有效破解上述难题,本研究依托清华智谱AI-ChatGLM系列开源大语言模型的技术优势,在国内率先研发了面向氦气全产业链的垂直领域大模型及智能知识图谱系统。研究创新性构建了覆盖1990—2024年,整合全球期刊论文、专利、行业报告、技术标准、专著及新闻报道六大类数据源的氦气专属数据集,规模超过120万文档切片,为模型训练与知识图谱构建提供高质量数据支撑。系统通过实体识别与关系抽取技术,将非结构化知识转化为“实体-关系-实体”三元组,并存储入Neo4j数据库,构建形成完整动态的氦气全产业链知识图谱。同时,采用检索增强生成(RAG)架构和专家标注相结合机制,实现事实优先的知识服务,从根本上解决了专业领域大模型常见的“幻觉”问题。在包含500个问题的专业测试集上,系统表现优异:知识问答准确率达86.4%、实体识别F1值为89.7%、关系抽取准确率为84.3%,各项性能较通用大模型显著提升,且平均响应时间仅1.2 s,可满足实时科研需求。实际应用表明,该系统能高效支撑氦气资源评估、工艺优化提取、回收技术路径设计和产业政策分析等全链条研究任务。本研究构建的专业领域抗“幻觉”知识服务体系,不仅为我国氦气产业链突破技术瓶颈、提升自主创新能力提供了关键技术支撑,更为其他战略资源领域智能化研究与发展提供了可借鉴的技术范式,对保障我国氦气全产业链自主可控与高质量发展具有重要战略意义。 展开更多

关键词 氦气 全产业链 大语言模型 垂直领域大模型 智能知识图谱 检索增强生成(rag) 战略资源保障 抗“幻觉”

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基于LangChain与DeepSeek的JavaScript教学辅助智能体的研究 被引量：3

17

作者 刘安骞 《现代信息科技》 2025年第7期76-82,共7页

文章提出了一种基于LangChain与DeepSeek-7B-R1的本地化智能教学系统,旨在解决JavaScript和jQuery教学中的异步编程理解与DOM操作错误检测难题。针对传统方案在语义理解、隐私安全与硬件需求上的矛盾,设计双引擎架构(规则预筛+大模型精... 文章提出了一种基于LangChain与DeepSeek-7B-R1的本地化智能教学系统,旨在解决JavaScript和jQuery教学中的异步编程理解与DOM操作错误检测难题。针对传统方案在语义理解、隐私安全与硬件需求上的矛盾,设计双引擎架构(规则预筛+大模型精调),集成动态AST解析与改进的RAG检索机制,构建覆盖57类典型错误的教学知识图谱。实验表明,系统在NVIDIA RTX 3060设备上实现平均2.8 s响应速度,教学建议准确率达91.2%,较传统LSTM方案提升43.7%。企业内训场景部署验证其可将学员问题解决效率提升41%,同时减少76%的教师人工干预。研究为编程教育领域提供了首个支持消费级硬件的高精度本地化智能教学框架,并开源核心组件以降低开发门槛。 展开更多

关键词 本地化智能教学系统 LangChain规则引擎 DeepSeek-7B-R1精调 rag增强检索机制 JavaScript教学知识图谱 AST动态解析 消费级硬件部署 编程教育效能优化

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大语言模型驱动的碳知识库构建与应用

18

作者 芦成飞 《计算机系统应用》 2025年第12期75-88,共14页

大语言模型(large language model,LLM)在自然语言理解与生成领域展现出卓越能力,但在特定领域知识密集型任务中仍面临事实准确性不足、知识更新难以及高质量领域数据集匮乏的问题.在应对上述难题时,检索增强生成(retrieval-augmented g... 大语言模型(large language model,LLM)在自然语言理解与生成领域展现出卓越能力,但在特定领域知识密集型任务中仍面临事实准确性不足、知识更新难以及高质量领域数据集匮乏的问题.在应对上述难题时,检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)技术脱颖而出,成为行之有效的解决路径.然而,在应对碳领域的知识密集型任务时,RAG技术还存在查询理解环节容易出现偏差、外部知识检索策略僵化单一、检索得到的结果与实际需求的相关性较差等短板,同时缺乏特定的数据集来评估问答效果.针对以上问题,提出基于多管道的检索增强生成(Multi-pipeline-based RAG)方法,使用本文提出的图谱增强递归式智能合并检索,有效提升了检索精确率;针对特定领域问答数据集的缺乏,提出基于父节点文本的大模型自动生成问答数据集方法.同时在传统评估指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)等基础上,利用LLM的文本理解能力评估:(1)响应-上下文-查询相关性评估;(2)响应-查询相关性评估;(3)上下文-查询相关性评估;(4)忠诚性评估.通过与BM25-based RAG、Vector-based RAG、Recursive-based RAG的对比实验,基于GLM-4-Plus模型的Multi-pipeline-based RAG精确率达到了85%,高于其他方法. 展开更多

关键词 大语言模型 知识图谱 混合检索 双碳 检索增强生成

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结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法 被引量：59

19

作者 巫兆聪 胡忠文 +1 位作者 张谦 崔卫红 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期44-50,共7页

针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法。该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区... 针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法。该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果。采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高。 展开更多

关键词 遥感影像 光谱-纹理分割 形状特征 LBP纹理 区域邻接图 区域合并

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基于边缘概率的层次交互式图像分割算法 被引量：3

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作者 薛丽霞 孙伟 +2 位作者 汪荣贵 杨娟 胡敏 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第3期342-348,共7页

在基于区域合并的分割算法中,超像素分割算法过分割现象严重,不利于后续区域合并操作。文章提出了一种新颖的基于边缘概率的层次交互式图像分割算法。首先,利用一种性能优异的边缘检测算子(structured edge,SE)作为输入,得到边缘概率图... 在基于区域合并的分割算法中,超像素分割算法过分割现象严重,不利于后续区域合并操作。文章提出了一种新颖的基于边缘概率的层次交互式图像分割算法。首先,利用一种性能优异的边缘检测算子(structured edge,SE)作为输入,得到边缘概率图,并作用于超像素分割算法进行超像素的提纯,相比于原始的超像素分割算法,该方法产生的超像素数量较少;其次,选用归一化的颜色直方图对超像素进行特征描述;最后,采用区域邻接图(region adjacency graph,RAG)和最近邻图(nearest neighbor graph,NNG)实现快速、高效的层次区域合并。仿真实验结果表明,该文方法的鲁棒性、分割质量更具有优势。 展开更多

关键词 交互式图像分割 超像素 边缘概率 区域合并 区域邻接图(rag) 最近邻图(NNG)

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