基于大语言模型与多源异构数据的知识库构建方法

本发明公开了基于大语言模型与多源异构数据的知识库构建方法，本发明涉及数据处理技术领域，解决了多源异构数据分类精度不足，知识库存储有序性差的问题，本发明通过选定“进程特征最小值”对应的分类进程作为最优进程，将代码特征关联的多源异构数据捆绑为“同分类异构数据”，确保同一存储分区内的数据具有最高相似度，不同分区间的数据差异显著；这种分类方式既适配了多源异构数据的多样性，又为后续索引处理减少了跨分区数据交互的复杂度，提升了知识库存储的有序性与后续查询的效率。