1.基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，执行步骤S1‑步骤S6，完成商品文案的生成：步骤S1：针对用户所输入的商品文案需求描述，提取关键词；

步骤S2：以关键词为输入，构建基于图神经网络模型的推理模块，采用多跳图推理生成候选推理路径，候选推理路径经过路径嵌入、路径剪枝与得分计算，根据得分选定若干条候选推理路径作为输出路径，提取并输出隐含关键词；

步骤S3：以关键词和隐含关键词为输入，构建由嵌入层、编码器、重参数化模块、解码器、输出层构成的生成模块，生成模块融合条件变分自编码器结构和ON‑LSTM门控层级结构，输出若干条候选商品文案；

步骤S4：基于大语言模型构建评估模块，对候选商品文案进行综合评分，根据综合评分从候选商品文案中进行选择，作为评估模块输出的商品文案；

步骤S5：构建记忆模块，储存用户输入内容，以及生成的商品文案；

步骤S6：基于预设层数的思维树结构，构建提示工程模块，调用记忆模块、推理模块、生成模块和评估模块，进行预设轮次的迭代，获得最终的商品文案。

2.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：步骤S2.1：假设知识图为 ，其中 为实体集合， 为边集合；设定推理深度参数，执行 轮多跳图推理，在知识图中的第i层传播中，实体节点 的表示由其邻居节点 的信息经过加权聚合所得，其中 表示节点 的邻居节点集合，信息加权聚合的公式如下：

；

其中， 为实体节点 的表示； 表示邻接矩阵中节点i和节点j的连通关系； 表示从节点i到节点j的关系嵌入； 为邻居聚合权重矩阵； 为关系权重矩阵； 为激活函数；

步骤S2.2：在知识图中给定一条从起始实体 出发，经过多个中间实体直到目标实体的路径 ，并采用拼接建模：；

其中， 、 为中间实体， 表示 和 的关系， 表示 和 的关系，L为实体总数；

步骤S2.3：针对每条路径 ，进行路径剪枝，包括静态剪枝和语义剪枝；

静态剪枝针对每条路径 计算路径得分 ：

；

其中， 为第i个实体，L为实体总数； 表示L2范数；

设定阈值 ，仅保留 的路径；

语义剪枝对每条路径 与用户输入查询向量 计算余弦相似度 ：；

仅保留 的路径；

步骤S2.4：根据路径得分对各路径进行排序，从最高得分的路径开始，依次选定若干条路径，形式为： ，提取尾实体，其中包含隐含关键词。

3.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：步骤S3.1：嵌入层使用词嵌入函数将词Id转换为稠密向量；调整稠密向量的维度，稠密向量的维度包括序列长度, 批大小, 隐藏层维度；将嵌入向量送入编码器；

步骤S3.2：编码器采用条件变分自编码器结构，公式如下：；

；

其中，为潜在分布的标准差，为潜在分布的均值，为隐藏状态， 是权重矩阵，为偏置向量；

步骤S3.3：重参数化模块从高斯分布中采样潜在向量 ：；

其中，表示从标准正态分布采样的噪声， 表示逐元素乘法，为潜在分布的标准差，为潜在分布的均值， 表示正态分布；

步骤S3.4：解码器将潜在向量 扩展至目标序列长度，并通过潜在向量 传输给ON‑LSTM门控层级结构的不同层，生成隐藏状态并生成token分布；

步骤S3.5：输出层使用全连接层将隐藏状态映射至词表维度，生成多个不同的候选商品文案，并计算总损失函数。

4.根据权利要求3所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S3.5中的总损失函数包括重构损失和KL散度损失，计算两者的加权总和：；

其中， 表示总损失函数， 表示重构损失， 表示KL散度损失， 为调节因子。

5.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S4中的评估模块调用大语言模型对候选商品文案进行评估，采用两种评估标准，评分机制与投票机制，评分机制要求大语言模型对候选商品文案进行评分，分数区间在0 1之间；投票机制要求大语言模型对候选商品文案进行唯一投票，加权计算评分与票~数的综合得分，根据综合评分从候选商品文案中进行选择，作为评估模块输出的商品文案。

6.根据权利要求5所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S4中若评估模块为最后一轮迭代，则选择综合评分最高的候选商品文案作为评估模块输出的商品文案，若不是最后一轮迭代，则采用贪心算法Top‑K，保留综合评分前K条候选商品文案作为评估模块输出的商品文案，进入下一轮迭代。

7.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S5中的记忆模块采用MySQL数据库，将用户输入与生成的商品文案转换为商品‑关键词‑文案的结构化三元组形式，并存储于MySQL数据库中。

8.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S6中的提示工程模块，其中思维树结构包括根节点、中间节点、叶节点、思维树层数；

若当前为首轮迭代，则根节点为关键词和隐含关键词，若为后续迭代，则根节点为上一轮迭代生成的商品文案，以及预设的本轮迭代的侧重点相关的关键词；

中间节点为当前轮迭代中的候选商品文案列表；

叶节点为最终的商品文案输出；

思维树层数为迭代的轮数，由用户预设。

9.根据权利要求8所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S6中的提示工程模块中，分别针对每轮迭代，预设侧重点相关的关键词，侧重点包括商品主体、用户群体、商品特点与属性、主体风格与场景。

10.根据权利要求8所述的基于条件变分自动编码器和检索增强的商品文案生成方法，其特征在于，步骤S6中的提示工程模块中，思维树结构的构建与剪枝步骤如下：步骤S6.1：若当前为首轮迭代，则输入关键词，以及推理模块输出的隐含关键词，若为后续迭代，则调用记忆模块中上一轮迭代生成的商品文案，以及输入预设的本轮迭代的侧重点相关的关键词；

步骤S6.2：调用生成模块生成当前轮迭代中的候选商品文案列表，对应标号为{1,

2,...,N}，N为候选商品文案数量；

步骤S6.3：调用评估模块，获得每条候选商品文案的综合得分；

步骤S6.4：使用贪心算法Top‑K，选出综合得分最高的K条候选商品文案进入下一轮迭代；

步骤S6.5：完成预设轮迭代后，从候选商品文案中选择综合得分最高的商品文案，作为最终的商品文案输出。