【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，特别是涉及一种问答方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，知识检索与问答系统已经得到了广泛的应用。目前知识检索与问答系统主要基于关键词搜索或大型语言模型实现智能问答。
2、传统的基于关键词搜索的检索系统虽然能够快速返回匹配查询关键词的文档，但往往无法很好地理解查询的语义，导致检索结果相关性不高。大型语言模型虽然具备一定的问答能力，但由于其知识仅来源于训练语料，容易产生幻觉和事实错误。
3、综上所述，如何有效地解决问答的检索结果相关性不高，容易产生幻觉和事实错误等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种问答方法，该方法适用于各种应用场景，实现了对最终的目标推理结果和引用的知识库检索结果的同时展示，确保用户能够直观地看到模型推理的依据，降低幻觉风险；本专利技术的另一目的是提供一种问答装置、设备及计算机可读存储介质。
2、为解决上...
【技术保护点】
1.一种问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，利用文本转向量模型对所述目标问题进行向量化处理，包括：
3.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，在接收待回答的目标问题之后，利用文本转向量模型对所述目标问题进行向量化处理之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的问答方法，其特征在于，利用文本转向量模型对所述目标文本数据进行向量化处理，包括：
5.根据权利要求4所述的问答方法，其特征在于，对所述清洗后文本数据进行分片处理，包括：
6.根据权利要求5所述的问答方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，利用文本转向量模型对所述目标问题进行向量化处理，包括：
3.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，在接收待回答的目标问题之后，利用文本转向量模型对所述目标问题进行向量化处理之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的问答方法，其特征在于，利用文本转向量模型对所述目标文本数据进行向量化处理，包括：
5.根据权利要求4所述的问答方法，其特征在于，对所述清洗后文本数据进行分片处理，包括：
6.根据权利要求5所述的问答方法，其特征在于，对所述清洗后文本数据按照预设切分粒度进行分片处理，包括：
7.根据权利要求3所述的问答方法，其特征在于，根据所述目标数据格式对所述目标问题进行文本提取，包括：
8.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，根据所述知识库检索结果构造目标提示词，包括：
9....
【专利技术属性】
技术研发人员：吴李烜，王超，吴韶华，
申请(专利权)人：浪潮电子信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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