本申请涉及一种火电厂智能问答方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，其中，方法包括：根据火电厂设备运行业务，构建故障诊断知识图谱本体模型；对火电厂非结构化数据和专家经验进行知识抽取、并导入至故障诊断知识图谱本体模型，得到火电厂的故障诊断知识图谱；当检测到用户输入的查询消息时，利用大语言模型对查询消息中携带的故障查询语言进行处理，确定故障原因查询文本；根据故障原因查询文本在火电厂的故障诊断知识图谱中进行查询，得到智能问答结果。整个过程中，使用大语言模型对故障查询语言进行深度理解，通过与故障诊断知识图谱的结合，其能够实现准确的火电厂智能问答。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种火电厂智能问答方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，智能问答系统广泛应用于多个行业，通过智能问答系统可以快速给用户提供基础的解答，给用户带来巨大便捷。
2、以应用于火电厂为例，传统的火电厂智能问答单纯基于大数据的方式实现数据融合的，这数据融合方式解决了在面向整个行业应用领域时难以有效整合不同来源的分散式的行业知识体系、且知识库的更新困难等难点问题。
3、但是，上述传统的火电厂智能问答单方案同样存在针对火电厂相关领域知识泛用性差、且不具备语言处理能力，无法提供准确的智能问答的缺陷。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提供准确智能问答的火电厂智能问答方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种火电厂智能问答方法。所述方法包括：
3、根据火电厂设备运行业务，构建故障诊断知识图谱本体模型；
>4、对火电厂非结构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种火电厂智能问答方法，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，所述根据火电厂设备运行业务，构建故障诊断知识图谱本体模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到用户输入的查询消息时，利用大语言模型对所述查询消息中携带的故障查询语言进行处理，确定故障原因查询文本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到用户输入的查询消息时，利用大语言模型对所述查询消息中携带的故障查询语言进行处理，确定故障原因查询文本包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若用户查询意图...
【技术特征摘要】
1.一种火电厂智能问答方法，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，所述根据火电厂设备运行业务，构建故障诊断知识图谱本体模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到用户输入的查询消息时，利用大语言模型对所述查询消息中携带的故障查询语言进行处理，确定故障原因查询文本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到用户输入的查询消息时，利用大语言模型对所述查询消息中携带的故障查询语言进行处理，确定故障原因查询文本包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若用户查询意图为故障查询意图，则利...
【专利技术属性】
技术研发人员：何冠楠，宋洁，龚起航，李晓静，王剑晓，李巍，肖亨波，
申请(专利权)人：北京大学长沙计算与数字经济研究院，
类型：发明
国别省市：
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