【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于知识问答，具体涉及一种基于大语言模型的智能知识讲解系统。
技术介绍
1、在线客服是应用程序对外提供服务不可或缺的一环，目前大部分商家或者公共场所已经采用机器人客服的方式，提供24小时不间断的在线服务，这种全天候的服务可以满足用户随时随地的各种需求，提高客户对需求的满意度。
2、与人工客服相比，机器人客服在一定程度上可以减少企业的运营成本，一台机器人客服可以同时为多个用户提供服务，并且能够实现快速响应和解决咨询问题，从而满足用户需求并增强企业竞争力。
3、使用机器人客服虽然可以提供全天候服务，且具有节省成本、快速响应和解决问题、拓展服务范围和覆盖面的优点，但是目前的机器人客服也存在很多问题，具体包括：
4、1.机械式对话：传统机器人客服的聊天方式通常显得生硬和机械化，无法提供与真人交流相似的自然对话体验。这导致用户往往感觉到与机器人对话时缺乏人性化和情感交流。
5、2.缺乏上下文理解：传统机器人客服往往无法准确理解对话中的上下文信息，无法根据先前的对话内容来做出合适的回应。因此，用户可能需要重复提供相同的信息或解释，增加了交互的复杂性和时间成本。
6、3.缺乏灵活性和创造力：机器人客服系统通常是基于预先设定的模式和逻辑运行的，缺乏创造力和灵活性。在面对复杂问题或需要创造性思维的场景中，它们可能无法提供创新和个性化的解决方案。
7、4.传统的关键字匹配：传统机器人客服主要依赖于关键字匹配技术，这种方法容易受限于输入的关键词选择和匹配算法的局限性。它
技术实现思路
1、鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种基于大语言模型的智能知识讲解系统，能够实现精准回答且无局限性的知识讲解。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的一种基于大语言模型的智能知识讲解系统，包括：
3、输入模块，用于接收用户输入的问题；
4、特征提取模块，用于采用嵌入模型提取问题的特征向量；
5、搜索匹配模块，用于基于问题的特征向量在向量数据库中搜索与问题最匹配的参考资料；
6、知识生成模块，用于将问题、历史聊天记录以及参考资料通过模版整合后输入至大语言模型，经过大语言模型的计算，生成问题对应的讲解知识；
7、输出模块，用于输出讲解知识。
8、在一个实施例中，用户输入的问题为文本形式或语音形式，当为语音形式时，将语音形式的问题转换为文本形式后再输入特征提取模块。
9、在一个实施例中，所述向量数据库中存储有向量表示的知识，构建过程包括：
10、将知识的各种类型参考资料文档切割成文档片段后，提取文档片段的特征向量作为向量表示的知识，并存储。
11、在一个实施例中，所述各种类型参考资料文档包括pdf文档、word文档以及txt文档。
12、在一个实施例中，在向量数据库中搜索与问题最匹配的参考资料时，通过计算问题的特征向量与向量数据库中各向量的相似度，筛选相似度最高的向量作为问题最匹配的参考资料。
13、在一个实施例中，采用余弦相似度算法、欧几里得距离算法或皮尔逊相关系数算法计算相似度。
14、在一个实施例中，所述大语言模型计算时，基于历史聊天记录和参考资料理解上下文信息，捕捉历史对话中信息，以生成精准全面的讲解知识。
15、在一个实施例中，输出的讲解知识为文本形式或语音形式。
16、在一个实施例中，所述大语言模型在被应用之前经过训练，包括：
17、在大数据集上对大语言模型进行预训练，使得大语言模型学习到语言知识和语义理解能力，在特定领域上对预训练后的大语言模型进行微调。
18、在一个实施例中，所述大语言模型包括gpt系列的语言模块、palm-e模型、erniebot模型、hfl模型、meena模型、m6模型、lamda模型、palm-a模型。
19、与现有技术相比，本专利技术具有的有益效果至少包括：
20、通过嵌入模型对用户的提问进行特征提取，将问题转化为向量表示，这样能够更好地捕捉问题的语义和上下文信息，提高了问题理解和准确回答的能力。
21、基于问题的特征向量，在向量数据库中搜索并匹配与最相似的答复知识作为参考资料，这样能够精确匹配相关的知识，提供更准确和适合的回答。
22、利用大语言模型，结合用户问题和历史聊天记录以及参考资料从更广泛的语境中获取回答。通过传递历史聊天记录，可以更好地理解和把握对话的背景和上下文，使得回答更具有真人聊天的感觉和个性化。
23、通过综合运用嵌入模型、相似度匹配算法和大语言模型，实现了更准确和个性化的回答。相较于传统机器人客服，它不再局限于固定的模板和关键字匹配，而是能够适应各种语境和复杂问题，并提供更加精准和完整的解答。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，用户输入的问题为文本形式或语音形式，当为语音形式时，将语音形式的问题转换为文本形式后再输入特征提取模块。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述向量数据库中存储有向量表示的知识，构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述各种类型参考资料文档包括pdf文档、word文档以及txt文档。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，在向量数据库中搜索与问题最匹配的参考资料时，通过计算问题的特征向量与向量数据库中各向量的相似度，筛选相似度最高的向量作为问题最匹配的参考资料。
6.根据权利要求5所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，采用余弦相似度算法、欧几里得距离算法或皮尔逊相关系数算法计算相似度。
7.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在
8.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，输出的讲解知识为文本形式或语音形式。
9.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述大语言模型在被应用之前经过训练，包括：
10.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述大语言模型包括GPT系列的语言模块、PaLM-E模型、ERNIE Bot模型、Hfl模型、Meena模型、M6模型、LaMDA模型、PaLM-A模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，用户输入的问题为文本形式或语音形式，当为语音形式时，将语音形式的问题转换为文本形式后再输入特征提取模块。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述向量数据库中存储有向量表示的知识，构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，所述各种类型参考资料文档包括pdf文档、word文档以及txt文档。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能知识讲解系统，其特征在于，在向量数据库中搜索与问题最匹配的参考资料时，通过计算问题的特征向量与向量数据库中各向量的相似度，筛选相似度最高的向量作为问题最匹配的参考资料。
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，董付春，宗盖盖，杨佳奇，
申请(专利权)人：杭州群核信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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