【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络，具体地，涉及一种提升ai大语言模型检索性能的重排序方法和装置。
技术介绍
1、知识库问答的主要任务是：给定自然语言问句，计算机能够自动的基于知识库中的知识回答该问题。常见的知识库有freebase，dbpedia，wikidata等等。知识在知识库中的存在形式为三元组的形式(s，p，o)，其中s代表主语实体，o代表宾语实体，p代表主语实体和宾语实体之间的关系谓语。知识库问答则是要从知识库中找到宾语实体回答问题。该任务也可以重新定于为找到知识库中的主语实体和谓语关系。知识库问答在实际生活应用中扮演着重要的作用。第一，随着大数据时代的到来，网络上的信息的增长速度越来越快，作为结构化信息的知识库的规模越来越大；第二，知识库有专门的结构，需要特定化的查询语言进行搜索，对于普通用户来说，掌握这些查询语言的成本太高，不易于获取知识库中的知识。第三，知识库问答只需要输入自然语言的语句，就能自动返回正确答案，对用户解决问题方式友好简便。第四，安全性较高，对于用户而言，具有封闭性，用户只能提出问题，无法直接获取知识库中的信息资源。p>
2、当前知本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种提升AI大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提升AI大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，在执行所述步骤1之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的提升AI大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，所述步骤3中抽取与所述查询信息相关的特征包括：文本嵌入表示、词频信息、语义相似度分数。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的提升AI大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-3中任一项所述的提升AI大语言模型检索性能的重排序方...
【技术特征摘要】
1.一种提升ai大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提升ai大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，在执行所述步骤1之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的提升ai大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，所述步骤3中抽取与所述查询信息相关的特征包括：文本嵌入表示、词频信息、语义相似度分数。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的提升ai大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-3中任一项所述的提升ai大语言模型检索性能的重排序方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种提升ai大语言模型检索性能的重排序装置，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宋伟，唐杰，王宗宝，戴立言，
申请(专利权)人：上海网达软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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