一种基于知识图谱的历史检测数据精确检索方法

本发明涉及数据处理与人工智能技术领域，公开了一种基于知识图谱的历史检测数据精确检索方法，该方法为解决现有汽车历史检测数据检索精度低、语义理解能力差、无法有效融合多源异构数据的问题，其步骤包括：获取并处理多源异构历史检测数据；基于处理后的数据，通过实体抽取与关系抽取构建汽车检测知识图谱；基于该知识图谱，通过向量化与路径剪枝算法生成知识路由库；最终，根据用户查询，利用该知识路由库进行意图识别、多模式检索与结果校验，并经由大语言模型推理输出结构化答案。本发明通过构建领域知识图谱并结合知识路由与多模式推理，能够显著提升检索的准确性与效率，实现对海量历史检测数据的深度语义理解与高精度应答。