1.一种基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，其特征在于，所述基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法包括：根据本体模型的设计概念从城市多部门异构数据中抽取知识，结合所述设计概念和所述知识，构建基于概念-实例-记录组织层次的知识图谱；接收自然语言查询，并基于大语言模型对所述自然语言查询进行解析，生成包含实体类别、属性需求和语义范围的查询意图，具体包括：接收用户的自然语言查询，并基于大语言模型的查询解析模块通过Few-shot提示模板对所述自然语言查询进行解析，识别所述自然语言查询中的实体类别、属性需求和语义范围；结合所述实体类别、所述属性需求和所述语义范围，得到所述自然语言查询对应的查询意图；根据所述查询意图生成图查询语言，并根据所述图查询语言从所述知识图谱中提取所述查询意图对应的初始检索结果，具体包括：基于所述大语言模型的图查询生成模块，并结合所述知识图谱的实体别名库与关系网络，根据所述查询意图生成图查询语言；根据所述图查询语言，从所述知识图谱中提取所述实体类别对应的目标实体记录、所述属性需求对应的目标属性信息和所述语义范围对应的目标关系信息；结合所述目标实体记录、所述目标属性信息和所述目标关系信息，得到所述查询意图对应的初始检索结果；若所述初始检索结果不满足所述查询意图的需求，则通过多智能体回溯机制从异构数据源中提取所述查询意图对应的补充检索结果，并整合所述初始检索结果和所述补充检索结果，得到目标检索结果。
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，其特征在于，所述根据本体模型的设计概念从城市多部门异构数据中抽取知识，结合所述设计概念和所述知识，构建基于概念-实例-记录组织层次的知识图谱，具体包括：结合城市多部门异构数据相关的标准和所述城市多部门异构数据的特点，确定本体模型的设计概念，其中，所述设计概念包括实体对象、描述属性和关联关系；根据所述本体模型的所述实体对象、所述描述属性和所述关联关系，从所述城市多部门异构数据中抽取所述实体对象对应的实体记录、所述描述属性对应的属性信息和所述关联关系对应的关系信息；结合图数据库的节点-属性-边的存储结构，按照概念-实例-记录的组织层次对所述实体对象、所述实体记录、所述属性信息和所述关系信息进行组织和关联，得到基于概念-实例-记录组织层次的知识图谱；其中，所述实体对象包括实体类型和实例对象，所述知识图谱的概念层包括用于表示所述实体类型的概念节点，所述知识图谱的实例层包括用于表示所述实例对象的实例节点，所述知识图谱的记录层包括用于表示所述实体记录的记录节点，所述记录节点内嵌的键值对用于表示所述属性信息，所述记录节点之间带类型的边用于表示所述关系信息。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，其特征在于，所述若所述初始检索结果不满足所述查询意图的需求，则通过多智能体回溯机制从异构数据源中提取所述查询意图对应的补充检索结果，并整合所述初始检索结果和所述补充检索结果，得到目标检索结果，具体包括：若所述初始检索结果不满足所述查询意图的需求，则基于所述大语言模型的源数据回溯模块触发多智能体回溯机制，根据所述查询意图从所述源数据回溯模块的多个智能体中选择对应的目标智能体；所述目标智能体根据所述查询意图生成数据格式适配的目标查询语言，并根据所述目标查询语言从对应的异构数据源中提取所述查询意图对应的补充检索结果；将所述初始检索结果与所述目标智能体提取的所述补充检索结果进行整合，得到目标检索结果。
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，其特征在于，所述异构数据源包括关系型数据库、GIS数据库、BIM数据库和IoT数据库，多个所述智能体包括SQL查询智能体、GIS查询智能体、BIM查询智能体和IoT查询智能体，所述SQL查询智能体与所述关系型数据库对应，所述GIS查询智能体与所述GIS数据库对应，所述BIM查询智能体与所述BIM数据库对应，所述IoT查询智能体与所述IoT数据库对应。
5.根据权利要求3所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，其特征在于，所述根据所述查询意图生成图查询语言，并根据所述图查询语言从所述知识图谱中提取所述查询意图对应的初始检索结果，之后还包括：若所述初始检索结果满足所述查询意图的需求，则将所述初始检索结果作为目标检索结果；若所述初始检索结果不满足所述查询意图的需求，则通过检索增强技术从属性知识库中提取所述查询意图对应的额外检索结果，并整合所述初始检索结果、所述补充检索结果和所述额外检索结果，得到目标检索结果。
6.一种基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索系统，其特征在于，所述基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索系统应用于权利要求1-5任一项所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法，所述基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索系统包括：知识图谱构建模块：用于根据本体模型的设计概念从城市多部门异构数据中抽取知识，结合所述设计概念和所述知识，构建基于概念-实例-记录组织层次的知识图谱；查询意图生成模块：用于接收自然语言查询，并基于大语言模型对所述自然语言查询进行解析，生成包含实体类别、属性需求和语义范围的查询意图；初始检索结果生成模块：用于根据所述查询意图生成图查询语言，并根据所述图查询语言从所述知识图谱中提取所述查询意图对应的初始检索结果；目标检索结果生成模块：用于若所述初始检索结果不满足所述查询意图的需求，则通过多智能体回溯机制从异构数据源中提取所述查询意图对应的补充检索结果，并整合所述初始检索结果和所述补充检索结果，得到目标检索结果。
7.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索程序，所述基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索程序，所述基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的基于大语言模型与知识图谱的城市多部门异构数据智能检索方法的步骤。
