【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧家庭，具体而言，涉及一种基于大模型的反馈信息的生成方法及装置。
技术介绍
1、大模型（large language model，简称为llm）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分领域时，通用大模型就会面临专业知识不足的问题。
2、具体地，1）大模型具有知识的局限性：模型自身的知识完全源于模型的训练数据，而现有的主流大模型的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。2）大模型具有幻觉问题：所有的人工智能（artificial intelligence，简称为ai）模型的底层原理都是基于数学概率，其模型输出实质上是一系列数值运算，大模型也不例外，所以大模型有时候会给出与问题不相关的答案或与实际情况不符的答案等，在面对大模型自身不具备某一方面的知识或不擅长的场景时，这种幻觉问题尤甚。而对于这种幻觉问题的区分需要使用者自身具备相应领域的知识，因而往往比较困难。3）数据安全性：数据安全至关重要，没有机构愿意承担数据泄露的风险，将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。
3、针对相关技术中，由于知识局限性、幻觉问题、数据安全性等问题，大模型无法对属于不同知识领域的用户输入信息生成具有针对性的反馈信息等问题，尚未提出有效的解决方案。
4、因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。
技
1、本申请实施例提供了一种基于大模型的反馈信息的生成方法及装置，以至少解决相关技术中由于知识局限性、幻觉问题、数据安全性等问题，大模型无法对属于不同知识领域的用户输入信息生成具有针对性的反馈信息的问题。
2、根据本申请实施例的一方面，提供一种基于大模型的反馈信息的生成方法，包括：通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果，并在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段；确定所述第一知识片段中包括的m个第二知识片段与所述输入信息的相似度，并确定n个相似度分别对应的第二知识片段，其中，所述n个相似度中的最小相似度大于其他相似度中的最大相似度，其中，所述其他相似度是m个所述相似度中除所述n个相似度之外的相似度；通过所述大模型中的知识筛选器确定出n个所述第二知识片段中与所述输入信息存在应答关系的k个第三知识片段；将k个第三知识片段输入至所述大模型，以指示所述大模型基于k个第三知识片段和所述输入信息生成对所述输入信息的反馈信息；其中，
3、所述m，n，k均为正整数，且m大于n，n大于或等于k；其中，在所述第一知识库包括多个第二知识库的情况下，通过以下公式确定所述m的取值：；其中，n表示所述第一知识库中包括的多个第二知识库的数量，所述w是为每个第二知识库预先设置的、允许从所述每个第二知识库中筛选出的第二知识片段的第一数量，多个第二知识库分别对应的第一数量不同；其中，在所述第一知识库包括多个第二知识库和第三知识库的情况下，通过以下公式确定所述m的取值：；其中，所述s表示从所述第三知识库搜索出的第二知识片段经过片段筛选器筛选后、允许被所述片段筛选器筛选出的第二知识片段的第二数量，所述大模型包括所述片段筛选器；其中，从第二知识库中搜索出的第二知识片段均允许计算所述相似度，从第三知识库中搜索出的第二知识片段需要经过所述片段筛选器筛选出允许计算所述相似度的s个第二知识片段。
4、在一个示例性的实施例中，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：基于大模型构建所述知识分类器的第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于指示所述输入信息允许被所述知识分类器分类到的输入信息标签，所述输入信息标签包括以下至少之一：家居类别标签、通用类别标签、闲聊类别标签、其他类别标签，其中，所述大模型是用于执行自然语言处理任务的深度学习模型。
5、在一个示例性的实施例中，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果，包括：通过大模型将所述输入信息转换为第一向量；将所述第一向量输入到所述知识分类器所对应的第一目标神经网络模型中，以通过所述第一目标神经网络模型和所述第一提示信息确定所述第一向量在所述输入信息标签中对应的目标标签；将所述目标标签确定为所述分类结果。
6、在一个示例性的实施例中，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：确定所述输入信息转换成的第一向量；在所述第一知识库中包括多个第二知识库的情况下，根据所述第一向量中包括的第二向量从每个第二知识库中筛选出l个第二知识片段，其中，所述第二向量是所述输入信息中包括的元数据信息转换得到的向量，所述元数据信息是所述输入信息中用于对第二知识片段进行筛选的指示信息；在l高于第一数量w的情况下，确定所述每个第二知识库中的所述l个第二知识片段与所述第一向量的语义相似度；确定w个所述语义相似度分别对应的第二知识片段，以确定所述每个第二知识库分别对应的w个第二知识片段，并将多个所述w个第二知识片段确定为所述第一知识片段，其中，w个所述语义相似度中的最小相似度大于剩余相似度中的最大相似度，其中，所述剩余相似度是l个所述语义相似度中除了w个所述语义相似度之外的相似度；其中，l、w是正整数，l、w均小于m。
7、在一个示例性的实施例中，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：确定所述输入信息转换成的第一向量；在所述第一知识库中包括多个第二知识库的情况下，通过信息检索技术确定每个第二知识库中与所述第一向量的语义相似度最高的l个第二知识片段；在l高于第一数量w的情况下，根据所述第一向量中包括的第二向量从所述l个第二知识片段中筛选出p个第二知识片段，其中，所述第二向量是所述输入信息中包括的元数据信息转换得到的向量，所述元数据信息是所述输入信息中用于对第二知识片段进行筛选的指示信息；在w等于p的情况下，将多个第二知识库分别对应的w个第二知识片段确定为所述第一知识片段；在w大于p的情况下，将多个第二知识库分别对应的p个第二知识片段、以及多个第二知识库分别对应的q个第二知识片段确定为所述第一知识片段，其中，所述q个第二知识片段是l个所述第二知识片段中除了所述p个第二知识片段之外、语义相似度最高q个第二知识片段；其中，l、w、p、q是正整数，l、w、p、q均小于m。
8、在一个示例性的实施例中，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：基于大模型构建片段筛选器的第二提示信息，其中，所述片段筛选器用于在所述第一知识库中包括第三知识库的情况下，对从所述第三知识库中搜索出的r个第二知识片段进行筛选，所述第一知识片段包括所述r个第二知识片段；其中，所述第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于大模型的反馈信息的生成方
8.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，确定所述第一知识片段中包括的M个第二知识片段与所述输入信息的相似度，包括：
9.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，确定所述第一知识片段中包括的M个第二知识片段与所述输入信息的相似度，包括：
10.根据权利要求9所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，包括：
11.根据权利要求9所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，包括：
12.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识筛选器确定出N个所述第二知识片段中与所述输入信息存在应答关系的K个第三知识片段，包括：
13.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，将K个第三知识片段输入至所述大模型，包括：
14.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，包括：
15.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，将K个第三知识片段输入至所述大模型，以指示所述大模型基于K个第三知识片段和所述输入信息生成对所述输入信息的反馈信息之后，所述方法还包括：
16.一种基于大模型的反馈信息的生成装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，在所述分类结果所指示的第一知识库中搜索与所述输入信息对应的第一知识片段，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，通过所述大模型中的知识分类器对目标对象输入到大模型中的输入信息进行分类，得到分类结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于大模型的反馈信息的生成方法，其特征在于，确定所述第一知识片段中包括的m个第二知识片段与所述输入信息的相似度之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的基于大模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓邱伟，田云龙，刘广通，尹飞，王淼，
申请(专利权)人：青岛海尔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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