提问信息处理方法、装置、设备、存储介质及产品制造方法及图纸

本申请公开了一种提问信息处理方法、装置、设备、存储介质及产品，属于人工智能技术领域。该提问信息处理方法可以对提问信息进行专业领域方向的类别划分，从而判断出该提问信息所属的专业领域。本申请实施例的核心发明专利技术构思是提供了提问信息路由方案，该路由方案提供这样的能力：能够判断提问信息属于专业领域问题还是非专业领域问题，并通过判断结果将提问信息分发给相关的大型生成式语言模型，提高大型生成式语言模型回答问题的准确性，从而能够为通用问题和专业领域的问题都提供同样优质的回答服务，通过兼容通用问题和专业领域的问题的回答服务，从而解决相关技术中难以兼顾对通用问题和专业领域的问题的有效回答的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，特别涉及一种提问信息处理方法、装置、设备、存储介质及产品。

技术介绍

1、随着大型生成式语言模型的迅速发展，越来越多的大型生成式语言模型涌现出来。由于大型生成式语言模型的训练是基于通用数据进行的，在许多专业领域，大型生成式语言模型的回答效果不够专业。对大型生成式语言模型进行参数微调，以便大型生成式语言模型能够掌握专业知识是发展趋势。

2、但是，融入专业知识的过程可能会变更或增加大型生成式语言模型的参数，由于基于特定数据进行了参数修改或者是增加了参数，导致这一类大型生成式语言模型对通用问题的回答效果下降，即出现知识遗忘现象，也就是说经过这类调整的大型生成式语言模型在回答通用问题时很可能出现答非所问的情况。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种提问信息处理方法、装置、设备、存储介质及产品，能够为通用问题和专业领域的问题都提供同样优质的回答服务，也就是说，通过根据提问信息的专业领域类别将提问信息路由到适配的大型生成式语言模型的方式，可以提供兼容通用问题和专业领域的问题的回答服务，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提问信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类别，在所述大型生成式语言模型集群中确定目标大型生成式语言模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练信息集包括多个训练样本，每一所述训练样本包括样本问题以及所述样本问题对应样本回答，所述基于所述第一文本特征查询所述训练信息集，得到查询结果，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练信息集包括多个训练样本，每一所述训练样本包括样本问题以及所述样本问题对应样本回答，所述基于所述第一文本特征查询所述训练信息集，...

【技术特征摘要】

1.一种提问信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类别，在所述大型生成式语言模型集群中确定目标大型生成式语言模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练信息集包括多个训练样本，每一所述训练样本包括样本问题以及所述样本问题对应样本回答，所述基于所述第一文本特征查询所述训练信息集，得到查询结果，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练信息集包括多个训练样本，每一所述训练样本包括样本问题以及所述样本问题对应样本回答，所述基于所述第一文本特征查询所述训练信息集，得到查询结果，包括：

5.根据权利要求2至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类别，在所述大型生成式语言模型集群中确定目标大型生成式语言模型，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标类别，在所述大型生成式语言模型集群中确定目标大型生成式语言模型，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：郑汉锋，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：