基于知识图谱与反馈增强的信息检索推理优化方法及系统

本发明公开一种基于知识图谱与反馈增强的信息检索推理优化方法及系统，通过将文本材料中的自然语言数据转换为有向图，构建并动态更新包含规则与历史案例的知识图谱；基于历史案例提取特征并构建稀疏矩阵及反馈数据库，记录预测成功率；获取用户提问并预处理，与图谱节点语义匹配生成候选路径集；建立路径质量评分器，综合评估路径置信度、规则匹配度、案例加分项及路径长度；引入指数衰减反馈机制，动态更新案例预测成功率并计算候选路径择优选择分数；选取高分路径作为背景提示，转化为文本后输入大模型生成回答。本发明能降低大模型幻觉与Token消耗，实现无需重训练、支持规则动态更新。