【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及垂类大模型应用的，尤其是指一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统。
技术介绍
1、近来年，以chatgpt为代表的生成式人工智能工具迅速火爆起来；以其在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域展现出的卓越的性能，成为迈向通用人工智能时代的历史性节点之一。随着模型的快速更迭不断完善，通用生成式人工智能目前已经显示出巨大的应用潜力和商业价值，并引起了各个领域的广泛关注。
2、当今大模型的任务类型正由封闭场景转向开放任务，基于多样化的应用场景，结合本地和专业知识库，由通用式人工智能向服务于各行业的专用式人工智能转化。然而行业内现存数据有着巨大差异，且大部分本地数据有着敏感性、安全性等方面需要考虑的问题，导致目前人工智能的生产范式属于典型的手工设计模式，即专用人工智能部署需要针对每个细分场景开发专属的处理流程；同时大模型的垂类应用也缺乏人机交互良好的一站式部署系统；进而导致人工智能开发周期长，落地成本高，这成为生成式大语音模型规模化应用亟待突破的制约。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，包括：多源异构本地知识库处理模块、基于本地知识库的大模型推理模块和人机语音交互模块；
2.根据权利要求1所述的一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，所述多源异构本地知识库处理模块考虑本地数据来源、结构、类型、格式的多样性，将复杂、多样的行业数据按照语义完整性进行统一的转换，旨在满足多行业的适配性，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，所述语义完整性分割将本地数据划分为结构化与非结构化数据，对于结构化...
【技术特征摘要】
1.一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，包括：多源异构本地知识库处理模块、基于本地知识库的大模型推理模块和人机语音交互模块；
2.根据权利要求1所述的一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，所述多源异构本地知识库处理模块考虑本地数据来源、结构、类型、格式的多样性，将复杂、多样的行业数据按照语义完整性进行统一的转换，旨在满足多行业的适配性，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种面向多源异构本地知识库的大模型语音问答系统，其特征在于，所述语义完整性分割将本地数据划分为结构化与非结构化数据，对于结构化数据，按照独立数据单位进行分割；对于非结构化数据，按照优先级：子数据长度上限阈值τ>段>句的方式进行分割，即在长度上限阈值内，优先以段、句为单位进行语义化分割，以最大化保留转换后子数据的语义完整性。
4.根据权利要求1所述的一种面向多源异构本地知识库的大模型语...
【专利技术属性】
技术研发人员：阳先令，余志文，杨楷翔，黄思泳，张柳坚，张子骁，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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