【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大语言模型，具体来说是一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法。
技术介绍
1、越来越多大语言模型(以下简称大模型)的出现，及其在各种任务(办公辅助、文章润色、客户服务、语言翻译等)中具有的显著表现，给人们的生活带来了极大的便利和工作效率的提升。然而，当具体到法律、医学、电网等特定领域时，这些大模型仍然面临着特定领域知识不足和利用这些知识来解决领域相关问题能力不足的挑战，这也正是各个行业都在训练垂直领域大模型的原因。
2、现阶段还没有电力行业大模型的出现，而想在电力行业下微调电力审计领域大模型存在更大的困难。由于在电力领域数据资料存在封闭性、复杂性、专业性和多样性等特征，即使给大模型提供一些检索的上下文信息和提示工程，也很难表现出色。特别是在电力审计场景中，需要根据用户问题同时满足数据分析和文档类文本问答功能时，很难用单一大模型能力去同时满足多种问答功能需求。
3、如何合理设计电力审计垂直领域大模型的系统架构，按什么流程进行电力审计垂直领域大模型的数据标注及训练，从而构建满足电力审计行业要...
【技术保护点】
1.一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，所述电力审计垂直领域数据集的构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，所述构建大小语言模型协同架构包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，所述大小语言模型协同架构的训练包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种电力审计垂直...
【技术特征摘要】
1.一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，所述电力审计垂直领域数据集的构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种电力审计垂直领域的大语言模型生成式知识问答方法，其特征在于，所述构建大小语言模型协同架构包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种电力审...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹培祥，汪子林，刘尧，吕衍，时亮，朱建华，胡韫，侯凤，刘菲，张洁，张辉，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司综合服务中心，
类型：发明
国别省市：
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