【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索方法及装置。
技术介绍
1、在传统的搜索引擎中，最常用的检索方式是：在基于问题检索相关问题过程中，通常将用户的原始输入问题和文档分别进行向量编码，然后计算用户输入的问题向量和文档向量的相关性，选取相关性最大的k个文档作为候选文档。在该方法中，首先，由于用户的说法一般比较口语化，且比较多样，导致用户输入的问题向量和文档向量的相关性偏低，最终使得文档召回率低；其次，由于用户期望的答案涉及到多篇文档，用户一次输入的说法比较单一，导致部分相关文档不能召回，即文档召回不完整。
2、基于此，如何解决文档召回率低和召回不完整成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、正是基于上述问题，本专利技术提出了一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索方法及装置以解决现有技术中所存在的问题。
2、为此，第一方面，本专利技术提供了一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索方法，所述方法包括：
3、对预获取的用户的原始输入...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索方法，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，所述聚类方法为k-means聚类方法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定所述簇中心：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定所述融合向量：
5.一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索装置，其特征在于，所述装置包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，根据如下公式确定所述簇中心：
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，根据如下...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索方法，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，所述聚类方法为k-means聚类方法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定所述簇中心：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定所述融合向量：
5.一种基于大模型的问题扩充融合的文档检索装置，其特征在于，所述装置包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，根据如下公式确定所述簇中心：
7.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾文雷，刘升平，梁家恩，
申请(专利权)人：云知声智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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