一种基于低秩适配的大模型外置知识存储与动态加载方法

本发明提供了一种基于低秩适配的大模型外置知识存储与动态加载方法，涉及人工智能技术领域，该方法将领域知识封装为独立于主模型存储的LoRA知识模块，每个模块含低秩矩阵对与结构化元数据；推理时通过语义向量匹配动态选取最优模块组合，以Softmax加权融合至投影层；基于冻结基座模型逐Token计算条件概率熵以量化知识复杂度，自适应确定最优秩；通过跨层LoRA矩阵特征相似度检测模块冲突，级联版本优先、权威性优先、权重衰减与用户仲裁四种策略解决；支持零停机热插拔更新与原子回滚；配备分级权限、加密存储和审计日志。本发明解决了已有方案中LoRA模块无法独立管理、缺乏智能路由、不支持在线更新及秩固定等问题。