一种融合上下文知识的大模型指令生成方法与系统

本发明公开了一种融合上下文知识的大模型指令生成方法与系统，涉及自然语言处理与大模型技术领域，旨在解决现有大模型指令生成缺乏上下文知识融合、精准性和场景适配性不足的问题。本方法核心为：接收领域相关的上下文知识源，经命名实体识别抽取实体构图节点集、关系抽取抽取实体间语义关系构边集，存储为图结构数据；处理用户输入问题生成名词词向量与关系词向量，据此计算节点和关系余弦相似度匹配分级图节点；差异化扩展关联知识并筛选关键节点；构建结构化提示模板，整合信息输入序列生成模型生成并校验初始指令，得到大模型指令。本发明提升指令智能性与可靠性，满足复杂场景需求。