GRAG-ProSafe QAS：一种基于图检索和增强生成技术的过程生产安全智能问答系统

《Expert Systems with Applications》：GRAG-ProSafe QAS: Graph retrieval-augmented generation for process production safety intelligent question and answer system

过程工业安全风险智能管理系统中，基于大语言模型的四阶段知识提取框架构建了包含1637个节点和2285条边的动态知识图谱，通过多跳检索和链式思维推理显著提升爆炸事故问答的准确率至0.8684。

　　在当今工业生产高度发展的背景下，过程工业的安全问题愈发受到重视。这类行业通常涉及连续或半连续的物理和化学过程，如钢铁、化工和石油等领域，其安全风险具有系统复杂性高、人机环境交互紧密、潜在因果关系隐匿等特点。随着生产规模的扩大和工艺流程的多样化，传统安全管理方法在面对复杂风险场景时表现出明显的局限性，尤其是在快速识别潜在隐患和制定有效应对措施方面。因此，研究和开发更加智能化、高效化的安全管理系统显得尤为重要。

本文提出了一种基于图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation, GRAG）的智能问答系统，命名为GRAG-ProSafe QAS，旨在解决过程工业中频繁发生的安全事故以及传统安全管理模式在复杂风险情境下的不足。该系统通过构建动态知识图谱，并结合多跳检索和链式思维推理策略，提升生成回答的可信度和实用性。研究团队选取了198份来自钢铁行业的安全事故报告作为数据集，通过实验验证了模型在结构化知识提取和知识图谱构建方面的有效性，同时展示了其在多轮问答场景下的出色表现。

### 1. 研究背景与挑战

过程工业的安全管理是一个复杂的系统工程，通常依赖于系统化工程方法，如HAZOP（危险与可操作性分析）和FMEA（失效模式与影响分析），这些方法结合行业安全标准，构建了较为全面的事故预防体系。然而，随着工业系统的不断复杂化，这些传统方法逐渐暴露出其静态性的不足。例如，HAZOP和FMEA主要依赖于人工分析和固定模板，难以适应动态变化的安全环境，尤其是在面对大量非结构化数据时，如事故报告、操作日志和现场记录，这些方法在信息提取和推理方面存在明显短板。

此外，虽然近年来基于规则匹配、静态知识检索和浅层机器学习的问答系统在特定领域展现了一定的可解释性，但它们在处理复杂、多变的安全问题时往往显得力不从心。随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的兴起，智能问答系统迎来了新的发展机遇。LLMs能够理解和生成高质量的文本，具备强大的推理和分析能力，尤其在分析事故报告、识别事故原因和支持全面风险评估方面表现出色。然而，LLMs在专业领域应用时仍然面临一些关键挑战，例如“幻觉”问题，即模型可能在缺乏足够上下文的情况下生成不准确或不相关的回答。此外，LLMs通常无法直接访问实时数据和领域专业知识库，这可能导致其生成的建议基于过时或不完整的信息，从而影响其在过程工业安全管理中的可靠性。

### 2. 系统设计与方法

为了解决上述问题，本文设计并开发了GRAG-ProSafe QAS，这是一个专门针对过程工业安全问题的智能问答系统。该系统的核心在于将动态知识图谱的构建与检索增强生成技术相结合，从而实现对安全知识的结构化表示和可解释推理。系统采用了一个四阶段框架，逐步引导大语言模型学习实体之间的显性与隐性关系，从而实现对事故报告中结构化知识的全面提取。

第一阶段是文本预处理，包括去除无关信息、分词、词性标注和实体识别。第二阶段是关系抽取，通过模型学习实体之间的潜在联系，如因果关系、时间顺序和空间分布等。第三阶段是知识图谱构建，将提取出的实体和关系组织成一个结构化的图谱，其中节点代表实体（如设备、人员、环境因素），边则表示实体之间的关系。第四阶段是问答生成，结合知识图谱中的信息和用户的问题，通过多跳检索和链式思维推理策略，生成具有高度准确性和相关性的回答。

为了进一步提高系统的可靠性，研究团队还引入了多轮问答机制。该机制允许系统在回答复杂问题时，通过多次检索和推理逐步完善答案，从而避免单次检索带来的信息偏差。此外，系统还支持事故原因分析、隐患识别和安全建议生成等功能，为用户提供全面的安全管理支持。

### 3. 实验结果与分析

研究团队在钢铁行业事故报告数据集上进行了广泛的实验，以评估GRAG-ProSafe QAS的性能。实验结果表明，该系统在结构化知识提取方面表现出色，成功构建了一个包含1637个节点和2285条边的知识图谱。这一图谱不仅能够支持多跳因果推理，还能够为不同安全场景下的决策提供语义支持。

在多轮问答测试中，系统展示了其在处理复杂安全问题时的高效性和准确性。具体而言，系统在爆炸事故相关问题上的表现尤为突出，其生成的回答在“忠实度”（Faithfulness Score）方面达到了0.8684，在“相关性”（Answer Relevancy）方面达到了0.8241，在“事实正确性”（Factual Correctness）方面达到了0.8050。这些指标表明，系统能够较为准确地理解和回答用户提出的安全问题，其生成的回答不仅符合用户的需求，还具有较高的事实依据。

此外，研究团队还进行了消融实验，以验证系统各个核心模块的有效性。实验结果表明，结构化图检索模块在提升回答准确性和相关性方面起到了关键作用。同时，系统在处理多跳推理任务时，能够有效结合知识图谱中的信息，从而实现更深层次的因果分析和风险识别。

### 4. 系统应用与价值

GRAG-ProSafe QAS不仅在理论层面具有重要意义，其实际应用价值同样不可忽视。该系统能够帮助企业在面对复杂安全风险时，快速获取关键信息并制定有效的应对措施。例如，在分析爆炸事故时，系统可以识别出事故的直接原因、间接因素以及可能的连锁反应，从而为事故调查和预防提供科学依据。此外，系统还支持紧急预案的优化，通过分析历史事故数据，为企业提供更加精准和高效的应急响应方案。

在实际应用中，GRAG-ProSafe QAS可以作为企业安全管理平台的一部分，与现有的风险评估工具和应急管理系统相结合，形成一个更加智能化的安全管理生态系统。通过引入动态知识图谱和多跳推理策略，系统不仅能够提高事故分析的效率，还能够增强决策的科学性和可靠性，从而降低安全事故的发生概率。

### 5. 未来发展方向

尽管GRAG-ProSafe QAS在当前的研究中取得了显著成果，但其在实际应用中仍面临一些挑战和改进空间。首先，系统的知识图谱构建需要依赖于高质量的事故报告数据，因此在未来的研究中，可以探索更多数据来源，如企业内部的事故记录、行业专家的经验分享以及实时监测数据，以进一步丰富知识图谱的内容。其次，系统的多轮问答机制虽然能够提高回答的准确性，但在处理大规模数据时，可能会面临计算资源和时间效率的问题，因此可以考虑引入更高效的检索算法和优化模型结构，以提升系统的响应速度。

此外，随着人工智能技术的不断发展，未来可以进一步探索将GRAG-ProSafe QAS与其他智能技术相结合的可能性，例如结合计算机视觉技术对事故现场进行图像分析，或利用物联网（IoT）技术实时监控设备运行状态，从而实现更加全面的安全管理。同时，系统还可以扩展到其他过程工业领域，如化工和石油行业，以满足不同行业对安全风险识别和管理的需求。

### 6. 研究意义与贡献

本文的研究具有重要的理论和实践意义。从理论角度来看，GRAG-ProSafe QAS为过程工业的安全管理提供了一种新的方法论，即通过结合知识图谱和大语言模型，实现对安全知识的结构化表示和可解释推理。这一方法不仅能够提高事故分析的效率，还能够增强决策的科学性和可靠性，从而为过程工业的安全管理提供更加智能化的解决方案。

从实践角度来看，GRAG-ProSafe QAS为企业安全管理提供了切实可行的技术支持。通过构建动态知识图谱，系统能够快速识别和分析潜在的安全隐患，为企业提供精准的安全建议和应急预案。同时，系统的多轮问答机制能够有效应对复杂的安全问题，提升企业在面对突发安全事件时的响应能力。此外，该系统还能够帮助企业在日常安全管理中，不断积累和更新安全知识，形成一个持续改进的安全管理体系。

### 7. 结论

综上所述，GRAG-ProSafe QAS作为一种基于图检索增强生成的智能问答系统，为过程工业的安全管理提供了一种全新的思路和方法。通过结合动态知识图谱构建和多跳推理策略，系统能够有效提升安全知识的提取效率和推理深度，从而增强企业在复杂安全场景下的决策能力。实验结果表明，该系统在结构化知识提取和多轮问答任务中表现出色，具有较高的事实正确性和相关性。未来，随着技术的不断进步和数据的持续积累，GRAG-ProSafe QAS有望在更多领域和场景中发挥重要作用，为过程工业的安全管理提供更加智能化、高效化的支持。