基于大模型的智能交互方法、系统、终端、服务器及介质技术方案

本发明专利技术涉及AI模型技术领域，公开了一种基于大模型的智能交互方法、系统、终端、服务器及介质，该方法通过用户指令对应的指令向量从预设的向量数据库中进行查询，得到用户指令对应的提示信息，从而将用户指令和提示信息输入预设的目标大模型，生成用户指令对应的反馈信息，通过利用向量数据库来确定用户指令的提示信息，并通过提示信息对用户指令进行补充，以提高用户指令交互的针对性，当将用户指令和提示信息输入到目标大模型中时，该模型能够依靠训练样本和提示信息共同生成反馈信息，从而提高了问答系统在输出反馈信息时的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ai模型，具体涉及一种基于大模型的智能交互方法、系统、终端、服务器及介质。

技术介绍

1、目前，基于人工智能大模型的问答系统已经在金融、医学、通信等领域得到了广泛应用。通过使用领域知识库对人工智能大模型进行训练，这些问答系统能够回答特定领域的专业问题，使用户更方便地获取所需的知识。

2、然而，现有的问答系统仍存在一些局限性。由于它们主要依赖于预设的知识范围和训练样本，所以当领域知识库中的知识发生变更时，问答模型的训练不能自动适应这些变化，从而产生了一定的时延性，导致了问答系统在输出问题答案时的准确性降低。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于大模型的智能交互方法、系统、终端、服务器及介质，用于解决现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一一种基于大模型的智能交互方法，包括：获取用户指令；生成所述用户指令对应的指令向量，并根据所述指令向量从预设的向量数据库中进行查询，得到所述用户指令对应的提示信息；将所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的智能交互方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标大模型包括以下至少之一：语言大模型、图像大模型、视觉大模型、多模态大模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标大模型通过以下至少一种方法获取用户指令：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述指令向量从预设的向量数据库中进行查询，得到所述用户指令对应的提示信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述向量数据库中查询所述指令向量对应的文本向量，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的智能交互方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标大模型包括以下至少之一：语言大模型、图像大模型、视觉大模型、多模态大模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标大模型通过以下至少一种方法获取用户指令：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述指令向量从预设的向量数据库中进行查询，得到所述用户指令对应的提示信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述向量数据库中查询所述指令向量对应的文本向量，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述初始文档数据建立向量数据库，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述初始文档数据进行拆分，得到多个文本片段，包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，生成各所述文本片段对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙进，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：