System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种大语言模型问答优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种大语言模型问答优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40941208 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-18 14:58
本发明专利技术公开了一种大语言模型问答优化方法、装置、电子设备及存储介质;该方法包括:获取问答答案以及预设数量的召回文档,问答答案由大语言模型基于待回答问题和召回文档进行回答得到;若问答答案满足问答输出条件,对问答答案进行切片,得到答案切片,基于各召回文档对各答案切片进行溯源,确定各答案切片的溯源结果;反馈问答答案以及对应的溯源结果,解决了大语言模型进行问答时答案缺乏可信度的问题,判断问答答案是否满足问答输出条件,若是,则确定问答答案可以输出,对问答答案进行切片,得到答案切片,基于召回文档对答案切片进行溯源,用户基于溯源结果可以实现对问答答案的溯源,提高问答结果的可信度,实现对大语言模型问答的优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理,尤其涉及一种大语言模型问答优化方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、近年来,随着大语言模型技术的飞速发展,以其为基础的技术日益涌现。在这一背景下,基于文档的大模型问答成为焦点之一。基于文档的大模型问答是一种利用大型语言模型技术,通过分析和理解用户给定文档来回答用户提出的自然语言问题的方法。这种方法结合了自然语言处理(nlp)和信息检索的技术,使计算机系统能够像人类一样理解并回答复杂的问题,而不仅仅是简单的关键词匹配。基于文档的大语言模型问答在应用过程中倾向于生成非事实和虚假的内容,这种现象通常被称为“幻觉”,导致系统输出的答案缺乏可信度。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种大语言模型问答优化方法、装置、电子设备及存储介质,以解决通过大语言模型进行问答时答案缺乏可信度的问题。

2、根据本专利技术的一方面,提供了一种大语言模型问答优化方法,包括:

3、获取问答答案以及预设数量的召回文档,所述问答答案由大语言模型基于待回答问题和召回文档进行回答得到;

4、若所述问答答案满足问答输出条件,对所述问答答案进行切片,得到答案切片,基于各所述召回文档对各所述答案切片进行溯源,确定各所述答案切片的溯源结果;

5、反馈所述问答答案以及对应的溯源结果。

6、根据本专利技术的另一方面,提供了一种大语言模型问答优化装置,包括:

7、召回文档获取模块,用于获取问答答案以及预设数量的召回文档,所述问答答案由大语言模型基于待回答问题和召回文档进行回答得到;

8、答案溯源模块,用于若所述问答答案满足问答输出条件,对所述问答答案进行切片,得到答案切片,基于各所述召回文档对各所述答案切片进行溯源,确定各所述答案切片的溯源结果;

9、答案反馈模块,用于反馈所述问答答案以及对应的溯源结果。

10、根据本专利技术的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

11、至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;

12、其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的大语言模型问答优化方法。

13、根据本专利技术的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的大语言模型问答优化方法。

14、本专利技术实施例的技术方案,通过获取问答答案以及预设数量的召回文档,所述问答答案由大语言模型基于待回答问题和召回文档进行回答得到;若所述问答答案满足问答输出条件,对所述问答答案进行切片,得到答案切片,基于各所述召回文档对各所述答案切片进行溯源,确定各所述答案切片的溯源结果;反馈所述问答答案以及对应的溯源结果,解决了大语言模型进行问答时答案缺乏可信度的问题,获取大语言模型进行问答后输出的问答答案以及召回文档,判断问答答案是否满足问答输出条件,若是,则确定问答答案可以输出,对问答答案进行切片,得到答案切片,然后基于召回文档对答案切片进行溯源,得到溯源结果,对问答答案和溯源结果进行反馈,用户基于溯源结果可以实现对问答答案的溯源,提高问答结果的可信度,实现对大语言模型问答的优化。

15、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大语言模型问答优化方法,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,所述基于各所述召回文档对各所述答案切片进行溯源,确定各所述答案切片的溯源结果,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述反馈所述问答答案以及对应的溯源结果,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,构建所述标识与超文本标记语言文档的关联关系的步骤,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述问答答案进行切片,得到答案切片,包括:

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于各所述召回文档与各所述答案切片之间的关联性对各所述召回文档进行溯源验证,包括:

9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述待回答问题和各所述召回文档之间的关联性对各所述召回文档进行溯源验证,过滤掉关联性低的召回文档,包括:

10.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述生成新的召回文档,包括以下一种或者多种方式:

11.一种大语言模型问答优化装置,其特征在于,包括:

12.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-10中任一项所述的大语言模型问答优化方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种大语言模型问答优化方法,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,所述基于各所述召回文档对各所述答案切片进行溯源,确定各所述答案切片的溯源结果,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述反馈所述问答答案以及对应的溯源结果,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,构建所述标识与超文本标记语言文档的关联关系的步骤,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述问答答案进行切片,得到答案切片,包括:

8.根据权利要求6所述的方法,...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐昊宇单培李胜
申请(专利权)人:星环信息科技上海股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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