基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法及装置制造方法及图纸

本申请属于语句识别技术领域，具体公开了一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法及装置。方法包括：基于已构建的知识图谱对用户的输入语句进行查询，获取与所述输入语句相关的查询数据；将所述输入语句和所述查询数据输入至训练好的BERT模型，得到语句向量，所述BERT模型基于语句样本以及对应的样本句向量生成结果训练获取；基于向量知识库对所述语句向量进行相似度搜索，得到搜索结果，基于所述搜索结果生成提示词，基于所述提示词调用语言模型以获取语句回答。通过本申请能够提升提示词生成的精确度，进而提高模型的回答质量和专业度。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于语言识别，更具体地，涉及一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法。

技术介绍

1、现如今正处于人工智能革命时期，其中大语言模型最为流行，在它将生产生活带来巨大变化的同时，其也有天然的缺陷和诸多限制。最具有代表性的就是提示词(prompt)的生成难题，大语言模型不具备记忆功能，回答的生成是通过提示词工程导向的概率搜索。

2、因此，针对某些垂直领域，如编程、数学、医学等，如何让模型给出的回答更加精确，提升回答的专业度，是当前亟需解决的行业问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的缺陷，本申请的目的在于提供一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法及装置，旨在解决当前模型的回答精确度不足的问题。

2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法。

3、第一方面，一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，包括：

4、基于已构建的知识图谱对用户的输入语句进行查询，获取与所述输入语句相关的查询数据；

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【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述基于已构建的知识图谱对用户的输入语句进行查询，获取与所述输入语句相关的查询数据之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述将所述输入语句和所述查询数据输入至训练好的BERT模型，得到语句向量，包括：

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述基于向量知识库对所述语句向量进行相似度搜索，得到搜索结...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述基于已构建的知识图谱对用户的输入语句进行查询，获取与所述输入语句相关的查询数据之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述将所述输入语句和所述查询数据输入至训练好的bert模型，得到语句向量，包括：

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示词生成方法，其特征在于，所述基于向量知识库对所述语句向量进行相似度搜索，得到搜索结果，包括：

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的向量相似性搜索的提示...

【专利技术属性】
技术研发人员：林恒，王业驹，林阿勇，李祥生，
申请(专利权)人：海南港航物流有限公司，
类型：发明
国别省市：