【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，具体涉及一种基于大模型与知识库的智能问答方法及系统。
技术介绍
1、在当今数字化和信息化的时代，智能客服系统已成为许多企业提供客户服务和支持的重要工具。传统的智能客服系统大多依赖于规则、简单的机器学习模型或者基于关键词匹配的方法。这些智能客服系统在处理复杂、多样化的客户问题时往往表现不佳，无法进行深入理解和个性化回复，从而导致问答的准确性低、可靠性差。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的缺陷，本专利技术实施例提供一种基于大模型与知识库的智能问答方法及系统。
2、本专利技术实施例提供一种基于大模型与知识库的智能问答方法，包括：接收用户输入，根据所述用户输入生成用户问题；通过生成式大模型生成所述用户问题的多个相似的用户问题，根据所述用户问题和所述多个相似的用户问题生成用户问题集合；对所述用户问题集合中的所述用户问题分别进行向量化处理，得到用户问题向量；分别将所述用户问题向量与知识库中的知识文本向量进行相似度匹配，得到知识召回结果；其中，所述知识文本向量...
【技术保护点】
1.一种基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述用户输入生成用户问题，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述分别将所述用户问题向量与知识库中的知识文本向量进行相似度匹配，得到知识召回结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述第一知识文本向量通过对所述问答对中的问题进行向量化处理得到和/或通过对所述问答对进行向量化处理得到。
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述用户输入生成用户问题，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述分别将所述用户问题向量与知识库中的知识文本向量进行相似度匹配，得到知识召回结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述第一知识文本向量通过对所述问答对中的问题进行向量化处理得到和/或通过对所述问答对进行向量化处理得到。
5.根据权利要求1所述的基于大模型与知识库的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述知识召回结果生成问题答案，包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯磊，苏孟虎，明利特，
申请(专利权)人：北京百炼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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