【技术实现步骤摘要】
本说明书中实施方式关于人工智能，具体关于一种医学应答文本数据的获取方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统已在语音助手、智能客服、在线咨询等服务领域得到了广泛的应用。目前，智能问答系统可以基于语义相关性分析，在大规模问答数据库中为用户输入的提问文本数据匹配应答文本数据。
2、在相关技术中，在提问文本数据匹配多个应答文本数据的情况下，为提高应答文本数据的准确性以及应答文本数据与提问文本数据之间的关联性，需要对多个应答文本数据进行人工筛选，以确定与提问文本数据匹配程度最高的应答文本数据。
3、在通用大语言模型投入使用之后，迅速提升了智能问答系统的能力。现有的通用大语言模型虽然可以快速的生成针对提问文本数据的应答文本数据。但，通用大语言模型针对一些特定领域的问题，生成的应答文本数据，所表达的内容往往不够严谨。然而，对于一些
来说，对于应答文本数据所表达内容的准确性要求较高，尤其是针对医学领域来说，如果，应答文本数据所表达的内容不够准确，可能会带来一些影响身体健康风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书多个实施方式致力于提供一种医学应答文本数据的获取方法、装置、设备和介质，以实现可以较为快速且准确的提供针对医学问题的应答文本数据。
2、本说明书中一个实施方式提供一种医学应答文本数据的确定方法，应用于服务器，所述方法包括：在接收到附带有医学提问文本数据的医学应答文本数据获取请求的情况下，在指定医学知识数据库
3、本说明书中一个实施方式提供一种应答文本数据的确定方法，应用于服务器，所述方法包括：在接收到附带有提问文本数据的应答文本数据获取请求的情况下，在指定知识数据库中召回与所述提问文本数据相匹配的多个应答文本数据；其中，所述指定知识数据库包括多个文本数据对；所述文本数据对包括相对应的问题文本数据和应答文本数据；基于所述多个应答文本数据调用通用大语言模型，以用于通过所述通用大语言模型在所述多个应答文本数据中确定所述提问文本数据对应的目标应答文本数据。
4、本说明书的一个实施方式提供一种医学应答文本数据的确定装置，应用于服务器，所述装置包括：召回模块，用于在接收到附带有医学提问文本数据的医学应答文本数据获取请求的情况下，在指定医学知识数据库中召回与所述医学提问文本数据相匹配的多个医学应答文本数据；其中，所述指定医学知识数据库包括多个医学文本数据对；所述医学文本数据对包括相对应的医学问题文本数据和医学应答文本数据；调用模块，用于基于所述多个医学应答文本数据调用通用大语言模型，以用于通过所述通用大语言模型在所述多个医学应答文本数据中确定所述医学提问文本数据对应的目标医学应答文本数据。
5、本说明书实施方式提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施方式所述的方法。
6、本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序被处理器执行时实现上述实施方式所述的方法。
7、本说明书提供的多个实施方式，在接收到附带有医学提问文本数据的医学应答文本数据获取请求的情况下，通过在指定医学知识数据库中召回与医学提问文本数据匹配的多个医学应答文本数据，再基于多个医学应答文本数据调用通用大语言模型，以利用通用大语言模型的自然语言处理能力从多个医学应答文本数据中确定与医学提问文本数据对应的目标医学应答文本数据。由于，医学应答文本数据为预先制定，使得医学应答文本数据可以处于一种内容可控的状态，通过召回多个医学文本数据对，并利用通用大语言模型的文本理解能力，选择出最为适当的目标医学应答文本数据，实现较为快速且准确的提供对应医学提问文本数据的目标医学应答文本数据。
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1.一种医学应答文本数据的确定方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定医学知识数据库对应有指定知识向量数据库；其中，所述指定知识向量数据库包括与所述医学问题文本数据对应的多个问题向量数据；在接收到附带有医学提问文本数据的医学应答文本数据获取请求的情况下，在指定医学知识数据库中召回与所述医学提问文本数据相匹配的多个医学应答文本数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个医学应答文本数据调用通用大语言模型，以用于通过所述通用大语言模型在所述多个医学应答文本数据中确定所述医学提问文本数据对应的目标医学应答文本数据的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一提示指令模板包括用于表达指定评估规则的规则提示词；将所述第一应答提示指令输入给所述通用大语言模型，以用于所述通用大语言模型依照所述第一应答提示指令在所述多个医学应答文本数据中确定所述目标医学应答文本数据的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一提示指令模板
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二提示指令模板包括用于指示所述通用大语言模型生成的目标医学应答文本数据表达的内容，不能超出所述知识文本数据表达语义内容的内容范围提示词；将所述第二应答提示指令输入给所述通用大语言模型，以用于所述通用大语言模型依照所述第二应答提示指令的指示，根据所述知识文本数据生成所述医学提问文本数据的目标医学应答文本数据的步骤，包括：
8.一种医学应答文本数据的确定装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学应答文本数据的确定方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定医学知识数据库对应有指定知识向量数据库；其中，所述指定知识向量数据库包括与所述医学问题文本数据对应的多个问题向量数据；在接收到附带有医学提问文本数据的医学应答文本数据获取请求的情况下，在指定医学知识数据库中召回与所述医学提问文本数据相匹配的多个医学应答文本数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个医学应答文本数据调用通用大语言模型，以用于通过所述通用大语言模型在所述多个医学应答文本数据中确定所述医学提问文本数据对应的目标医学应答文本数据的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一提示指令模板包括用于表达指定评估规则的规则提示词；将所述第一应答提示指令输入给所述通用大语言模型，以用于所述通用大语言模型依照所述第一应答提示指令在所述多个医学应答文本数据中确定所述目标医学应答文本数据的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一提示指令模板包括用于指示所述通用大语言模型反...
【专利技术属性】
技术研发人员：金信冬，范进，潘金龙，
申请(专利权)人：阿里健康科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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