关键词：人工智能;食品安全;知识图谱;大语言模型;智能问答
摘 要：食品安全对人们的生活至关重要，公众对可靠有效信息的需求日益增强。然而，现有智能问答系统在处理食品安全相关问题时面临诸多挑战，包括知识推理、信息召回率以及问答泛化能力等不足。为此，本文提出一种基于大语言模型（Large Language Model， LLM）的创新性食品知识图谱智能感知问答系统。该系统通过大语言模型改善传统问题模板匹配方法的不足，结合文本向量库与知识图谱，并在知识图谱检索过程中引入高维向量语义检索技术，以显著提升知识图谱的检索召回率。试验结果表明，该系统在知识检索的准确性和效率方面均有显著提升，用户的使用体验得到明显改善。综上所述，所提出的食品知识图谱智能感知问答系统，不仅有效解决了现有系统的多项不足，还为食品安全领域的信息获取提供了高效、准确的方式，促进了社会治理的透明性和公众信任，具有广泛的应用前景与重要的社会价值。
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