可追溯的知识图谱推理赋能钢铁行业工业 VOCs 的 LLM 辅助决策支持

针对钢铁行业挥发性有机物（VOCs）治理知识分散于非结构化文献、通用大模型易产生幻觉的问题，本文开发了 Chat-ISV 系统。该系统构建包含近三万节点的知识图谱，融合提示约束提取、拓扑优化、多代理路由及源回溯检索等技术。评估显示，拓扑优化显著降低孤立节点比例，系统在事实可靠性上表现优异（精确率 96.93%）。该研究将碎片化文献转化为可追溯、可查询的决策知识，为专用工业领域的可靠大模型部署确立了新范式。