文章主要内容总结本文聚焦气象等知识密集型领域中，大语言模型（LLM）通过API调用利用工具的能力不足问题，提出了名为KG2data的系统。该系统整合知识图谱、LLM、ReAct代理和工具使用技术，实现气象领域的智能数据获取与查询处理。通过虚拟API测试，将KG2data与chat2data（无知识模块）、RAG2data（用向量数据库替代知识图谱）对比，结果显示KG2data在名称识别失败率（1.43%）、幻觉识别失败率（0%）、API调用准确率（88.57%）等指标上均优于后两者。系统以知识图谱为长期记忆，解决了LLM领域知识有限的问题，提升了内容检索覆盖度、复杂查询处理能力、行业特定逻辑推理、实体间深层语义关系处理及异构数据整合能力，同时降低了LLM训练/微调的计算成本，更适应领域知识和API的动态变化，为知识密集型行业的智能问答和数据分析提供了新思路。文章创新点技术整合创新：首次将知识图谱、LLM、ReAct代理技术深度整合，用于气象领域API调用，形成闭环的智能数据获取与分析系统。解决领域知识局限：利用知识图谱作为LLM的“长期记忆”，弥补了LLM在专业领域（如气象）知识不足的问题，有效处理含专业术语或冗长表述的复杂查询。超越现有技术局限：相比RAG2data（依赖向量数据库），克服了其检索覆盖有限、难以挖掘深层语义关系、无法整合异构数据等缺陷；相比chat2data（无知识模块），提升了领域逻辑推理和API调用准确性。