在天空中建立信任：一种基于知识增强的大语言模型航空安全框架

将大语言模型集成到航空安全决策中代表了一项重大的技术进步，然而，由于其固有限制，如事实不准确、幻觉和缺乏可验证性，其独立应用带来了关键风险。这些挑战削弱了安全关键环境所需的可靠性，在此类环境中，错误可能导致灾难性后果。为应对这些挑战，本文提出了一种新颖的端到端框架，该框架协同结合了大语言模型和知识图谱，以增强安全分析的可信度。该框架引入了一个双阶段流水线：首先利用大语言模型从多模态源自动构建和动态更新航空安全知识图谱；然后，在检索增强生成架构中利用这个精心策划的知识图谱来支撑、验证和解释大语言模型生成的响应。实现的系统在准确性和可追溯性方面优于纯大语言模型方法，有效支持复杂查询并减轻幻觉。结果证实了该框架提供上下文感知、可验证的安全洞察的能力，满足了航空工业对可靠性的严格要求。未来工作将集中于增强关系提取和集成混合检索机制。