基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体为基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，包括以下步骤：领域知识收集；根据预处理逻辑对数据进行预处理；基于评估数据，利用大语言模型进行评估数据集生成；实现相关知识信息检索；利用推理大模型生成相关答案后，进行相关性和正确性评估；对答案优化后输出；有益效果为：本发明专利技术提出的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，利用大语言模型进行知识问题、自动评估以及自动反馈的方法，根据外部的知识，生成合适的评估数据对整个方法链路进行自动评估；基于评估的结果能够反馈到方法链路实现自动的优化迭代。反馈到方法链路实现自动的优化迭代。反馈到方法链路实现自动的优化迭代。

【技术实现步骤摘要】
基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体为基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置。

技术介绍

[0002]在人工智能领域中，知识库是重要的基础设施，知识库和大语言模型结合是当前的研究热门方向，因为单独使用知识库或大语言模型都存在一些限制。知识库虽然可以提供丰富的背景知识，但是它的覆盖面和实时性都存在一定的问题。而大语言模型虽然可以生成更加自然的文本，但是它缺乏对实体、属性和关系等背景知识的理解。因此，结合知识库和大语言模型是一种很有前途的研究方向。
[0003]现有技术中，已经有一些研究工作探索了知识库和大语言模型结合的方法。其中，一种比较常见的方法是使用知识增强的语言模型。这种方法可以将知识库中的信息融入到大语言模型中，以提高模型对实体、属性和关系等背景知识的理解能力。具体来说，可以将知识库中的实体和属性信息作为输入，并将其与大语言模型的上下文信息进行融合，以生成更加准确和自然的文本；另外，还有一些研究工作探索了使用知识库中的信息来指导大语言模型的生成过程。例如，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法，其特征在于：所述知识库检索方法包括以下步骤：领域知识收集；根据预处理逻辑对数据进行预处理；基于评估数据，利用大语言模型进行评估数据集生成；实现相关知识信息检索；利用推理大模型生成相关答案后，进行相关性和正确性评估；对答案优化后输出。2.根据权利要求1所述的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，其特征在于：领域知识收集的数据来源包括API、数据库以及网页。3.根据权利要求2所述的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，其特征在于：基于评估数据，利用大语言模型进行评估数据集生成时，对评估数据集进行一定逻辑的校验，保证评估数据的准确性。4.根据权利要求1所述的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，其特征在于：根据输入的问题，包括用户问题和评估数据的问题，实现相关知识信息的检索。5.根据权利要求1所述的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，其特征在于：利用推理大模型生成相关答案后，进行相关性和正确性评估时，推理大模型根据输入问题和相关信息生成相关的答案，评估大模型将相关知识信息、推理大模型答案以及评估数据答案一并输入，进行相关性和正确性评估，评估相关知识信息和生成答案的相关性和生成答案与评估数据答案的一致性。6.根据权利要求1所述的基于大语言模型自评估和自反馈的知识库检索方法和装置，其特征在于：对答案优化后输出时，利用反馈逻辑根据评估模型的评估结果，生成反馈信息，如果满足反...

【专利技术属性】
技术研发人员：张其来，岳爱珍，张铮，黄登蓉，常冰心，陈兆亮，魏子重，李锐，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：