【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大模型，尤其涉及一种应答信息生成方法、数据库建立方法和装置。
技术介绍
1、随着chat-gpt的问世，各类大模型产品相继推出，值得注意的是，大型模型在回答问题时的质量不仅仅取决于模型本身的能力，还在于为模型提供基于用户文档的适当提示。
2、然而，不经处理的文档直接输入大模型，往往会导致文本过长，影响到大模型的性能和效果。当处理文档长度大于模型可接受的长度时，传统做法需要把文档切分多个块，仅保留含有解决问题所需信息的文本块交给大模型，而这一过程中，检索有用信息的技术，就是检索增强生成(retrieval augmented generation,rag)技术。检索时，往往会对文本块建立向量数据库，利用向量检索的方法找到最有可能包含有用信息的文本块。当切分的文本块过小时，往往无法包含所有有用的信息导致大模型回答发生错误和偏差，而当切分的文本块过大时，又往往导致文档检索消耗时间和资源更多，命中难度增加。并且，传统方法召回时，切分文本块的位置不当，往往会破坏段间语义，导致文本块内语义不完整。
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【技术保护点】
1.一种应答信息生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述检索与所述第一查询信息匹配的第一子文本块，包括：
3.一种数据库建立方法，所述方法包括：：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定每一所述子文本块对应的可能查询信息，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述多个子文本块中相互关联的子文本块进行拼接，得到多个母文本块，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对每一所述母文本块进行验证，得到...
【技术特征摘要】
1.一种应答信息生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述检索与所述第一查询信息匹配的第一子文本块，包括：
3.一种数据库建立方法，所述方法包括：：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定每一所述子文本块对应的可能查询信息，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述多个子文本块中相互关联的子文本块进行拼接，得到多个母文本块，包括：
7.根据权利...
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