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一种基于检索增强生成的自进化知识库编译方法及系统，在该方法中，通过自然语言处理模型解析增量数据文档，提取实体与概念特征，并在预构建的知识依赖图中匹配起始节点；随后通过图遍历算法聚合出受影响的候选知识页面集；接着，量化计算增量数据对各候选页面的影响度及变更必要性评分，精准筛选出达到阈值的目标更新页面；最后，将增量数据与目标页面的原始内容拼接并重新编译，生成更新后的结构化知识页面，并同步更新知识依赖图的节点与边。本申请用于降低结构化知识库在融入增量数据时的计算资源消耗，并提升系统对大规模动态数据更新的处理效率。