KG存储协同CoT推理：构建车辆风险分析智能体

摘要

文中提出了一种基于知识图谱与思维链（CoT）引导的大语言模型的车辆风险分析智能体框架。首先，面向重点车辆的安全监管，将分散的风险驾驶行为、交通事故与路网数据等信息建模为统一的风险知识图谱语义网络。然后，设计了基于提示词工程的分级推理CoT架构，引导大语言模型实现理解问题、查询数据、确认结果和修正查询的可溯源推理过程，提升问答的准确性与鲁棒性。实验证明，车辆风险分析智能体能够有效支持自然语言交互下的风险分析与关联挖掘，在多种复杂查询任务中表现良好，并能结合子图分析为交通管理提供高效、智能和可解释的决策分析工具。

关键词

车辆 / 风险分析 / 知识图谱 / 大语言模型 / 思维链 / 智能体