基于大模型的全球航展知识图谱构建与问答系统框架研究

来源：计算机工程与应用杂志2026年第9期北京时间：

作者：蔡锦添, 郝耀辉, 陈鑫, 秦渝栋

单位：网络空间部队信息工程大学，郑州 450000；

摘要：在全球航空航天技术蓬勃发展的背景下，航展作为各国之间行业交流与技术展示的重要平台，积累了海量的异构信息，涵盖航展历史沿革、展品技术参数以及社交媒体中航展话题的舆论舆情信息等。因此，如何通过现有技术实现对航展信息的高效获取和充分利用极具现实研究意义。在现有大模型研究基础上，提出了一种全球航展领域知识图谱构建方法，并基于图谱引入检索增强生成（RAG）技术构建了航展领域问答系统框架。通过对预训练模型进行LoRA微调、思维链设计，构建领域知识图谱，并引入文档解析、语义分块、混合检索和提示增强技术，设计了问答系统框架。在获取的数据集上测试模型性能，实验结果表明，提出的航展领域知识图谱构建方法使基准模型在accuracy、precision和F1值上均有提升；问答系统框架也通过主客观评估，论证了提出的RAG框架能够有效降低模型出现“幻觉”的频率，提高专业领域的问答能力。

关键词：大语言模型,知识图谱,问答系统,检索增强生成,全球航展信息

基金资助：国家社会科学基金（21BXW057）；河南省科技攻关项目（252102211040）。