基于知识图谱与双路检索融合的道路运营预警报告生成方法及系统

本发明涉及智能交通管理与知识工程交叉。

背景技术：

1、在道路运营管理中，雨雪、冰冻、强风、浓雾等恶劣天气下的应急处置依赖大量标准规范、应急预案和历史经验。运营人员需快速查阅相关资料并制定处置措施，决策直接关系通行安全与效率。目前，利用大语言模型结合检索增强生成（rag）技术辅助生成预警报告已成为趋势。常见做法是将标准规范、应急预案等文档预先向量化存入知识库，预警触发时检索相关文本片段，作为上下文输入大语言模型，生成带有专业背景的预警报告。

2、但在实际应用中，现有基于纯文本rag的预警生成方法存在以下问题：

3、第一、知识结构化缺失。道路运营应急处置涉及“气象因子→致灾因子→灾害后果→应对措施→所需资源”的多级链式逻辑关系。例如，气象条件“暴雪”会导致致灾因子“路面积雪”，进而引发灾害后果“路面附着系数降低60%”，需要采取应对措施“限速40km/h”和“撒布环保型融雪剂”，这些措施又需要相应的资源支持“除冰车”和“融雪剂仓库”。上述完整的逻辑链条在各标准规范和应急预案的文本中虽均有体现，但分散在不同章节和文档中。纯文本的向量化检索仅能基于语义相似度匹配文本片段，无法刻画和利用这些实体之间的结构化关联关系，导致检索结果缺乏层次性和完整性。

4、第二、预警生成依据平面化。传统rag方法从知识库中检索到的是扁平的文档片段列表，这些片段之间缺乏显式的逻辑关联标记（如因果关系、条件关系、依赖关系等）。大语言模型在接收到这些碎片化信息后，难以准确还原措施与致灾因子之间的对应关系，容易将不适合措施错误地应用到生成的预警报告中，导致处置建议缺乏针对性和准确性。

5、第三、大模型幻觉风险难以控制。大语言模型在缺乏充分结构化约束的情况下，存在生成“幻觉”内容的倾向——即编造实际上不存在的处置措施、资源配置或标准参数。在道路运营安全这一高风险决策场景中，一条虚构的限速值或除雪方案可能导致严重的安全事故或资源浪费。现有rag方法虽然通过提供参考文本在一定程度上缓解了幻觉问题，但由于文本片段的非结构化特性，模型仍可能在生成过程中偏离原始知识。

6、因此，针对现有基于纯文本rag的预警生成方法存在的知识结构化缺失导致逻辑链不完整、检索信息平面化导致处置措施缺乏针对性、以及大语言模型缺乏结构化约束导致幻觉风险高的问题，亟需解决。

技术实现思路

1、本发明目的是为了解决现有基于纯文本rag的预警生成方法存在的知识结构化缺失导致逻辑链不完整、检索信息平面化导致处置措施缺乏针对性、以及大语言模型缺乏结构化约束导致幻觉风险高的问题，本发明提供一种基于知识图谱与双路检索融合的道路运营预警报告生成方法及系统。

2、基于知识图谱与双路检索融合的道路运营预警报告生成方法，该方法包括：

3、s1、构建知识图谱：从道路运营管控相关的标准规范、应急预案和历史处置记录中，抽取并存储气象事件、致灾因子、灾害后果、应对措施和应急资源五类实体，以及五类实体间指向关系，分别为导致关系、引发关系、应对关系和需要关系，导致关系由气象事件指向致灾因子，引发关系由致灾因子指向灾害后果；应对关系由灾害后果指向应对措施；需要关系由应对措施指向应急资源；

4、所述五类实体及五类实体间指向关系形成面向道路运营管控的由气象事件到应急资源的多级因果逻辑链路图，该多级因果逻辑链路图作为知识图谱，五类实体作为知识图谱的节点，实体间指向关系作为知识图谱的边；

5、s2、预警触发时并行执行两条路径进行数据检索，其中，

6、路径一、以当前路段气象条件描述文本为输入，调用文本知识库进行语义检索，获取相似度最高的若干条标准规范文本片段；文本知识库存储有道路运营领域各类标准规范、应急预案和历史处置文档的完整全文内容；

7、路径二、以当前路段致灾因子名称为输入，调用知识图谱进行检索，将当前路段致灾因子名称与知识图谱中致灾因子实体的致灾因子名称属性进行匹配，以匹配到的节点为起始节点，沿引发关系和应对关系进行多跳图遍历，获取与当前致灾因子关联的灾害后果、应对措施和应急资源，并将检索结果组装为结构化json数据输出；

8、s3、约束性生成预警报告：

9、将路径一检索得到的所有标准规范文本片段作为背景知识、路径二检索得到的结构化json数据作为结构化措施知识以及所构建约束条件共同作为道路运营管控的上下文信息填入提示词模板后注入大语言模型生成结构化预警报告；

10、所构建的构建约束条件包括优先级约束、可追溯性约束和数值精确性约束。

11、优选的是，优先级约束为：当路径一与路径二的检索结果存在不一致时，要求大语言模型优先采纳经路径二检索得到的措施列表中应对措施；

12、可追溯性约束为：要求大语言模型在生成的预警报告中对各项应对措施标注其知识来源；

13、数值精确性约束为：要求大语言模型不得编造知识图谱中未包含的数值型处置参数。

14、优选的是，数值型处置参数包括限速值、资源数量和融雪剂用量，所述资源数量包括除冰车数量和应急人员数量。

15、优选的是，知识来源类型包括图谱提供和文本参考两类。

16、优选的是，获取相似度最高的文本片段的条数为3。

17、优选的是，步骤s1所述的五类实体中，

18、气象事件实体，用于描述触发预警的气象过程，其包含事件名称、事件等级和发生时段属性；

19、致灾因子实体，用于描述气象事件导致的道路致灾因素，其包含致灾因子名称和触发条件描述属性；

20、灾害后果实体，用于描述致灾因子引发的后果或量化指标的劣化程度，其包含灾害后果描述和量化指标属性；

21、应对措施实体，用于描述针对灾害后果应当采取的处置措施，其包含措施名称、执行条件和执行优先级属性；

22、应急资源实体，用于描述执行应对措施所需的应急资源，其包含资源名称、类型和常规储备量或部署位置属性。

23、优选的是，导致关系，表征气象事件导致致灾因素的产生；引发关系，表征致灾因素引发灾害后果；应对关系，表征针对灾害后果应采取处置措施；需要关系，表征执行处置措施需要调用应急资源。

24、优选的是，结构化预警报按照风险概况、分路段详细预警、处置调度建议和恢复预估四个部分组织生成。

25、优选的是，所述结构化json数据至少包含以下字段：致灾因子名称字段、灾害后果描述字段、应对措施列表字段和应急资源列表字段；每个字段对应实体中某一个特定属性的值。

26、面向道路运营管控的知识图谱增强的预警生成系统，包括存储设备、处理器、以及存储在所述存储设备内并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序实现如所述基于知识图谱与双路检索融合的道路运营预警报告生成方法。

27、本发明的有益效果：

28、本发明核心思想以“知识图谱结构化因果链（步骤s1）”替代纯文本片段堆叠作为推理骨架，以“双路并行检索（步骤s2）”替代单一语义相似度召回，以“约束性生成（步骤s3）”替代无边界自由生成。具体优点如下：

29、其一、本发明构建了包含气象事件、致灾因子、灾害后果、应对措施、应急资源五类实体，并明确定义了“导致→引发→应对→需要”四类指向关系的知识图谱，将道路运营应急处置中“气象事件→致灾因子→灾害后果→应对措施→应急资源”的多级链式逻辑关系进行了结构化表达与存储。知识图谱将原本散落在标准规范、应急预案中的非结构化文本，转化为从气象事件到应急资源的多级因果逻辑链。预警触发时，不再依赖纯文本检索获取零散片段，而是以该逻辑链为骨架进行推理，因此从气象诱因到最终资源调度的完整因果路径被显式存储和调用，从根本上解决了逻辑链断裂问题。

30、其二、本发通过“文本语义检索+图谱结构检索”的双路融合机制，使大语言模型在生成预警报告时既能参考标准规范文档中的泛化背景知识，又能获取知识图谱推导出的精确结构化处置措施，二者互为补充，显著提升了预警建议的准确性和针对性。并且路径二以当前致灾因子名称为输入，精确匹配知识图谱中致灾因子实体，并沿“引发关系”和“应对关系”进行多跳图遍历，直接获取与当前具体致灾因子关联的灾害后果、应对措施和应急资源。该检索路径是沿因果深度定向抽取的，而非纯文本相似度匹配的平面化召回，因此输出的措施与当前致灾因子具有明确的因果关系和针对性，且以结构化json输出，避免了从泛化文本中提取措施导致的适用性模糊。

31、其三、在幻觉风险方面，将路径二输出的结构化json作为事实性底座，与路径一的文本背景及三类约束共同构成提示词模板，显式限定模型生成范围。有效约束了大语言模型的生成行为，降低了在道路运营安全这一高风险场景下的模型幻觉风险。结构化数据提供确定性参数和措施来源，约束条件强制可追溯和数值禁编，从而将生成边界锁定在既有知识范围内，限制模型自由编造空间。