一种基于大语言模型的知识图谱联合推理与动态演化方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的知识图谱联合推理与动态演化方法及系统。本发明首先初始化混合存储引擎，将多跳问答建模为智能体序列决策过程，生成推理思维链；其次执行生成式扩展动作时，通过自适应流式剪枝机制形成高置信度推理上下文；接着提取三元组并对齐实体，划分候选边；随后经双重视角验证，将达标候选边实例化为临时知识边存入缓存；最后新查询时重评估临时知识有效性，动态淘汰不可靠连接，构建可靠推理路径机制。本发明突破了传统图谱“静态只读”局限性，通过严格质控与防污染机制，在扩充知识的同时过滤幻觉与噪声，固化高置信度推理路径，降低重复推理开销，实现知识图谱高保真持续生长与性能提升。