【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理算法，尤其为一种基于大模型的私有知识库集成方法。
技术介绍
1、随着大语言模型效果的显著提升，其相关的应用不断涌现，呈现出越来越火爆的趋势。大语言模型能够通过理解自然语言，进行对话、写作、翻译等任务，因此在很多领域有着广泛的应用前景，然而，通用大语言模型在专业领域回答问题时可能存在一些短板，比如在专业领域的知识储备不足，或者在回答问题时存在误解等问题，为了解决这些问题，人们开始尝试将大语言模型与知识库相结合，形成一种新的知识管理模式。这种模式的基本思路是把私域知识文档进行切片然后向量化，后续通过向量检索进行召回，再作为上下文输入到大语言模型进行归纳总结，这样既可以弥补通用大语言模型在专业领域回答问题时的短板，又可以提高知识库的使用效率。现有技术中，企业高层为保护为保护公司的重要数据大多会通过大模型建立私有知识库，从而提高数据安全性和隐私性，但在使用过程中进行检索和查找时速度会比较慢，往往要等很长时间，比较耗费时间。鉴于以上问题，本专利技术提出一种基于大模型的私有知识库集成方法以解决上述问题。
【技术保护点】
1.一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述S1中私有知识库系统包括私有数据库、Transformer模型、自然语言处理接口。
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述S2中私有数据库包括存储模块A、存储模块B和存储模块C，其中，所述文本数据根据不同类型进行分类，分别存储到不同存储模块内。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述S2中预处理包括对数据进行清洗和整...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述s1中私有知识库系统包括私有数据库、transformer模型、自然语言处理接口。
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述s2中私有数据库包括存储模块a、存储模块b和存储模块c，其中，所述文本数据根据不同类型进行分类，分别存储到不同存储模块内。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述s2中预处理包括对数据进行清洗和整理，去除无关信息，处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的私有知识库集成方法，其特征在于，所述s3中向量数据库技术可以通过向量计算将文本数据转换为高维空间中的向量，以便进行相似度计算和匹配，向量数据库则负责存储和管理这些向量数据，提供...
【专利技术属性】
技术研发人员：王乔晨，刘虎，吴振刚，胡伦良，
申请(专利权)人：中建材信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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