基于大模型与GraphRAG的胶东金矿智能搜索技术

摘要

胶东金矿是我国东部重要的金矿资源集中区，其地质信息复杂、知识体系庞大，传统的信息检索方式难以满足矿产勘查中对语义理解与知识推理的高阶需求。为提升地质知识服务效率，本文基于GraphRAG(知识图谱增强型检索生成)技术，构建了面向胶东金矿领域的智能搜索问答系统。研究以知网上胶东金矿相关的论文为语料来源，利用OCR与大语言模型(LLM)技术进行文本解析与语义标准化处理，形成覆盖矿化类型、控矿构造、矿物组合等核心概念的本体知识体系。系统通过提示工程驱动的大模型实现实体与关系自动抽取，构建结构化知识图谱，并集成于图数据库Neo4j中。进一步融合语义嵌入与社区聚类算法，构建知识索引网络，支持自然语言问答、语义扩展与知识溯源等功能。评估结果表明：该系统在回答准确性、上下文精度与知识可解释性等方面优于传统RAG方法及ChatGPT-4o等通用模型，具备更高的专业适应性和推理能力。研究结果可为金矿领域的智能化信息服务提供新型技术路径，也为图谱增强语言模型在地学知识管理中的应用探索提供理论支持。

关键词

GraphRAG / 知识图谱 / 大语言模型 / 胶东金矿 / 知识问答