CN118484526B 基于向量知識庫的大模型問答對話方法、系統及存儲介質 （四川中電啟明星信息技術有限公司）_第1頁
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文檔簡介

司US2024070434A1,2024.02.29本發明公開了基于向量知識庫的大模型問進行檢索得到包含k個文檔片段向量的檢索結的提問以及步驟S2中輸出的檢索結果輸入該業用專業的問答大模型針對特定領域的問題進行2檢索和問題語義相似的若干個文檔片段向量，且將按照相似度從高至低排序的前k個文檔然后，基于用戶的提問和檢索結果，進行檢索結果中步驟S23：將步驟S21中提取的背景實體和步驟S22中擴展后的文本塊分別輸入到實體步驟S24：將步驟S21中提取的問題實體和步驟S23中篩選后的檢索結果的文本塊分別步驟S12：根據文檔的類型和格式，選取對應的內容提取器解析文檔數據并去除干擾步驟S13：根據文檔的類型以及步驟S12中解析提取3取文本內容且保留原格式，所述PDF提取器針對文檔中包含的表格，每一行提取為一條數j表示關鍵詞與第j個業務標簽的相似度；J為該領域業務標簽的總數。7.基于向量知識庫的大模型問答對話系統，采用權利要求1_6任一項所述的基于向量向量知識庫檢索得到包括k個文本塊的檢索結果；所述驗證模塊用于對檢索結果中的文本行時實現權利要求1_6任一項所述的基于向量知識庫的大模型問4[0006]本發明的目的在于提供基于向量知識庫的大模型問答對話方法、系統及存儲介5庫中檢索和問題語義相似的若干個文檔片段向量，且將按照相似度從高至低排序的前k個[0014]步驟S11：在文檔分類器中，將領域知識文檔劃分為結構化和非結構化類型的文6[0023]步驟S23：將步驟S21中提取的背景實體和步驟S22中擴展后的文本塊分別輸入到[0024]步驟S24：將步驟S21中提取的問題實體和步驟S23中篩選后的檢索結果的文本塊模塊用于構建和更新向量知識庫；所述檢索模塊用于基于向量知識庫檢索得到包括k個文7[0053](1)向量知識庫構建：獲取垂直領域知識文檔并輸入文檔處理器解析并輸出文檔89原始問題與檢索到的文本塊一并輸入到一個檢索校驗大模型[0072]iii）將擴展后的文本塊以及提取的背景實體輸入到實體評估模型

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