本发明涉及数据库和检索增强生成，特别涉及一种基于图数据库实现增强检索生成的方法及系统。
背景技术：
1、传统的信息检索技术，尤其是基于关键词匹配的搜索引擎，在处理复杂查询和深层语义理解时显得力不从心。据统计，传统搜索引擎在复杂查询场景下的准确率往往低于80％，难以满足用户对精准信息的需求。此外，随着非结构化数据的快速增长，传统搜索引擎在处理大规模数据集时性能下降明显，检索效率低下。
2、另一方面，现有的自然语言处理技术虽然在一定程度上提高了文本处理的能力，但在理解和生成文本时仍面临挑战。尤其是在处理具有复杂语义和上下文关系的文本时，现有的技术往往难以准确捕捉和表达文本中的深层含义。此外，传统的生成模型在产生文本时，往往依赖于内部的知识库和训练数据，导致生成的文本可能缺乏事实依据或存在逻辑不通的问题。
3、基于此，急需开发一种基于图数据库实现增强检索生成的方法及系统。从而去提高检索结果的准确性和个性化需求的满足度，去解决传统信息检索系统在处理大规模数据和满足个性化需求方面存在的不足，为信息检索领域的发展提供新的思路和技术支持。
技术实现思路
1、针对背景技术中提到的问题，本专利的主要目的是提供一种基于图数据库实现增强检索生成的方法及系统，旨在改进现有信息检索和生成技术中的不足，特别是在处理大规模、复杂结构数据以及满足用户个性化需求方面的挑战。通过结合图数据库、自然语言处理和机器学习等先进技术，本专利旨在实现更高效、更准确、更个性化的信息检索与生成，从而提升用户体验和满足用户需求。
2、本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，包括以下步骤：
4、s1、图数据库构建与数据准备；
5、s2、用户查询接收与预处理；
6、s3、图数据库检索；
7、s4、增强检索生成。
8、较佳的，所述s1包括以下子步骤：
9、s11、确定数据模型：根据业务需求和数据特点，确定图数据库中的节点类型、关系类型以及属性；
10、s12、数据导入：将现有数据导入图数据库，包括实体数据和它们之间的关系，确保数据的准确性和完整性；
11、s13、索引创建：为图数据库中的关键节点和关系创建索引，提高查询效率。
12、s14、数据验证与清理：对数据进行验证，确保数据的一致性和准确性，清理无效或重复的数据。
13、较佳的，所述s2中包括以下子步骤：
14、s21、接收查询：系统接收用户输入的查询请求；
15、s22、查询预处理：对查询进行预处理，包括去除无关字符、分词、词性标注以便后续进行语义分析；
16、s23、语义分析：利用自然语言处理技术对查询进行语义分析，提取关键实体、关系以及查询意图。
17、较佳的，所述s3中包括以下子步骤：
18、s31、构建查询图：根据语义分析的结果，构建查询对应的图结构，包括查询中的实体节点、关系边以及查询意图；
19、s32、图数据库查询：使用图查询语言在图数据库中执行查询，检索与查询图相关的节点和边；
20、s33、结果聚合：将检索到的结果按照相关性、权重进行排序和聚合，以便后续生成响应。
21、较佳的，所述s4中包括以下子步骤：
22、s41、信息融合：将检索到的结构化信息与用户查询进行融合，形成增强型的查询表示，涉及对查询意图的扩展、对结果的解释；
23、s42、大语言模型llm生成：将增强型的查询表示输入到大语言模型llm中，大语言模型llm根据输入生成相应的响应或回答；
24、s43、响应优化：对大语言模型llm生成的响应进行优化处理，包括去除冗余信息、调整语句结构、增加上下文信息，使其更符合用户的阅读习惯和期望。
25、本发明还公开了一种基于图数据库实现增强检索生成的系统，包括数据准备模块，所述数据准备模块连接有数据检索模块，所述数据检索模块连接有答案生成模块，所述答案生成模块连接有输出响应模块。
26、较佳的，还包括个性化推荐系统，所述个性化推荐系统具体实现步骤如下：
27、g)数据收集：
28、h)数据预处理：
29、i.清洗数据：去除重复、错误或无效的数据；
30、ii.格式化数据：将数据转换为统一的格式，以便于后续的分析和建模；i)用户画像构建：
31、i.特征提取：从用户行为数据中提取出能够描述用户兴趣和偏好的特征，如用户浏览的品类、购买的商品类型、搜索的关键词；
32、ii.用户画像建模：利用提取的特征，为每个用户构建一个多维度的用户画像，该画像能够全面反映用户的兴趣和需求；
33、j)内容索引与标签化：
34、i.内容分析：对收集到的内容进行深入分析，理解其内容主题和关键信息；
35、ii.标签生成：为内容生成准确的标签，这些标签能够代表内容的核心特征和主题；
36、iii.图数据库构建：为内容生成准确的标签，这些标签能够代表内容的核心特征和主题；
37、k)个性化推荐算法：
38、i.相似度计算：根据用户画像和内容标签，计算用户与内容的相似度；
39、ii.排序与过滤：根据相似度对内容进行排序，同时考虑内容的时效性、热度等因素进行过滤，以生成最终的推荐列表；
40、l)结合大型语言模型进行推荐优化：
41、i.文本生成：利用llm生成与用户兴趣相关的推荐理由或描述，使推荐结果更具说服力；
42、ii.语义理解：通过llm理解用户更复杂的查询或需求，从而提供更精确的推荐；
43、情感分析：利用llm分析用户对已推荐内容的反馈，以便调整推荐策略。
44、综上所述，本发明主要具有以下有益效果：
45、一、本发明通过图数据库高效管理数据关系并结合nlp技术实现文本语义的深层理解和生成，从而提升检索和生成的准确性及丰富性。增强检索生成(rag)技术：rag技术通过从外部数据库(特别是图数据库)检索相关信息，并将其合并到生成的输出中，从而增强llm(大语言模型)的响应。这种方法能够减少llm产生的幻觉现象，同时提供基于自有内容库和知识库的准确回答。
46、二、个性化需求的满足：本专利不仅关注于提高检索和生成的准确性，还强调满足用户的个性化需求。通过考虑用户的历史查询、行为数据以及个人偏好，本专利能够为用户提供更加精准、个性化的推荐结果。这使得系统能够更好地理解用户，提供更符合用户需求的服务。
47、三、减少幻觉现象：传统的llm在生成文本时可能会出现与真实情况不符的“幻觉”现象。而本专利通过rag技术，结合图数据库中的准确信息，能够显著减少这种幻觉现象，提高生成文本的可信度和实用性。
48、四、利用自有的内容库和知识库：对于许多组织和企业来说，他们拥有大量的自有内容库和知识库。本专利的方法使得这些资源能够得到有效利用，通过从数据库中检索相关信息，结合llm的生成能力，生成基于自有内容的准确回答。
49、五、本专利通过引入图数据库和rag技术，对现有信息检索和生成技术进行了改进。其显著特征在于实时更新的图数据库、增强的检索生成能力、个性化需求的满足、减少幻觉现象以及有效利用自有的内容库和知识库。这些特征使得本发明在信息检索与生成领域具有更高的效率和准确性，能够更好地满足用户的需求。
1.一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，其特征在于：所述s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，其特征在于：所述s2中包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，其特征在于：所述s3中包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于图数据库实现增强检索生成的方法，其特征在于：所述s4中包括以下子步骤：
6.一种基于图数据库实现增强检索生成的系统，其特征在于：包括数据准备模块，所述数据准备模块连接有数据检索模块，所述数据检索模块连接有答案生成模块，所述答案生成模块连接有输出响应模块。
7.根据权利要求6所述的一种基于图数据库实现增强检索生成的系统，其特征在于：还包括个性化推荐系统，所述个性化推荐系统具体实现步骤如下：
