面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型

摘  要： 大语言模型（LLM）在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性，如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此，构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型（LMBK_KG）。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力，同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。（剩余11121字）