智能汽车信息物理系统知识图谱模块化设计
丁 棹 （ 中国科学院大学 ）
温 浩 （ 中国科学院大学 ）
张 晗 （ 中国科学院大学 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0807-29Abstract
我国汽车保有量超3.66亿辆，购车、用车、养车咨询需求激增，但现有客服模式存在知识获取效率低、 交互门槛高、成本高三大痛点。本文设计并实现一套基于知识图谱与多模态技术的汽车智能问答系统，支持本地化部 署。系统整合多源异构知识，构建含22460节点、43180关系的细粒度图谱；ViT-Large车型识别准确率92.85%；LoRA 微调DeepSeek-R1:8B仅训练0.27%参数量；GraphRAG召回率从65.2%提升至92.4%。基于Django与FastAPI开发，端到 端响应 ≤ 1.78秒，问答准确率超92%，可有效替代基础人工咨询。
Keywords
RAG；大语言模型；ViT识别；知识图谱；汽车问答系统Full Text
PDFReferences
[1]徐春,孙恩威,汪晓洁.基于知识和数据双驱动的
DRG医疗问答研究[J].计算机工程与科学,2025,47(6):1121-
1132.
[2]李涓子,侯磊.知识图谱研究综述[J].计算机学
报,2022,45(1):1-25.
[3]孙茂松,郭志芃,刘知远,等.大规模语言模型研究进
展与挑战[J].中国科学:信息科学,2023,53(6):1031-1056.
[4]李克强,张新钰,王建强,等.智能网联汽车信息物理
系统关键技术[J].汽车工程,2021,43(1):1-12.
DRG医疗问答研究[J].计算机工程与科学,2025,47(6):1121-
1132.
[2]李涓子,侯磊.知识图谱研究综述[J].计算机学
报,2022,45(1):1-25.
[3]孙茂松,郭志芃,刘知远,等.大规模语言模型研究进
展与挑战[J].中国科学:信息科学,2023,53(6):1031-1056.
[4]李克强,张新钰,王建强,等.智能网联汽车信息物理
系统关键技术[J].汽车工程,2021,43(1):1-12.
Copyright © 2026 丁 棹,温 浩,张 晗
Publishing time:2026-07-31
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