【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识库检索领域，特别涉及一种强化大语言模型对话流程控制的方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、大语言模型(llm)是一种深度学习模型，通过分析输入的语料可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。对于大语言模型(llm)来说，如何提高准确性和效率是最重要的性能指标。
2、现有的绝大多数的知识库都搭载了大语言模型来提高检索的准确性和效率。现有的大语言模型检索对话中缺少较为完善对话控制的方法，大多只通过提示工程来进行流程控制。当用户发起的检索语料不全面或不规范时，会导致检索的准确性大大降低，进而无法提高检索的效率，达不到智能检索的目的。
3、所以提供一种具备强对话能力的大语言模型，以提高检索的准确性和检索效率是很有必要的。
技术实现思路
1、针对现有技术不足，本专利技术提出一种强化大语言模型对话流程控制的方法、系统、设备及介质，旨在解决现有知识库无法智能引导的问题。
2、本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，所述强化大语言模型对话流程控制的方法包括：
2.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，在将所述问题语料意图和所述问题语料实体与信息对照表进行对比，以获取若干未填项信息和若干已填项信息之前，强化大语言模型对话流程控制的方法还包括：
3.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，将所述补充结果信息和所述已填项信息输入大语言模型，以获取回答语句包括：
4.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，将所述补充语料...
【技术特征摘要】
1.一种强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，所述强化大语言模型对话流程控制的方法包括：
2.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，在将所述问题语料意图和所述问题语料实体与信息对照表进行对比，以获取若干未填项信息和若干已填项信息之前，强化大语言模型对话流程控制的方法还包括：
3.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，将所述补充结果信息和所述已填项信息输入大语言模型，以获取回答语句包括：
4.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，将所述补充语料意图和所述补充语料实体与所述未填项信息进行比较以获取补充结果信息之后，所述强化大语言模型对话流程控制的方法包括：
5.根据权利要求1所述的强化大语言模型对话流程控制的方法，其特征在于，所述选定场景信息包括对话轮次，在将所述待补充语句发出，以获取第一补充语料之后，所述强化大语言模型对话流程控制的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：白峻峰，贾金辉，
申请(专利权)人：北京基智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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