融合图神经网络与RAG的电网营销稽查方法及大模型

本发明公开了一种融合图神经网络与RAG的电网营销稽查方法及大模型，旨在提高电力行业中稽查工单合规风险点的识别效率和精度。本方法包括以下步骤：首先，收集电力行业中的稽查全域数据集，如稽查工单、用户档案、政策文件等，并提取关键实体信息；随后应用检索增强生成技术进行相似度计算与信息检索；接着，结合大模型与图神经网络技术，构建电网营销稽查大模型，利用大模型提取稽查工单的语义特征表示，并借助图神经网络分析工单中节点之间的复杂关联；然后，使用预处理后的稽查工单数据集对模型进行参数微调，使模型具备初步的稽查工单风险识别能力；最后，针对待稽查的稽查工单数据集进行下游任务推理，使模型能够精确识别工单的合规风险点。