一种基于大模型的检索增强型智能问答方法及系统技术方案

本申请涉及人工智能技术领域，尤其提供一种基于大模型的检索增强型智能问答方法及系统，具体涉及一种基于文本嵌入语义矢量的问答对话优化方法，通过引入文本嵌入技术，能够深入捕捉用户问题的语义特征，并与应答文本进行精准的语义匹配。同时，结合状态识别观点和问答对话文本优化技术，能够生成更加贴近用户需求的应答文本，从而有效解决传统问答系统在理解和回应复杂问题方面的不足。如此设计，不仅提升了问答系统的智能化水平，还为企业用户提供了更加高效、便捷的问答交互体验。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于大模型的检索增强型智能问答方法及系统。

技术介绍

1、在当前的企业问答系统中，如何实现精准的用户问题解答一直是一个技术难题。传统的问答系统往往只能对简单、直接的问题进行有效回应，而对于复杂、模糊或具有深层次语义的问题则显得力不从心，这主要是因为传统的问答系统缺乏深度挖掘用户问题语义的能力，以及对应答文本进行有效优化的手段。

技术实现思路

1、为了改善上述问题，本申请提供了一种基于大模型的检索增强型智能问答方法及系统。

2、本申请实施例提供一种基于大模型的检索增强型智能问答方法，应用于智能问答ai系统，所述方法包括：获取目标企业用户问题文本和目标检索应答重构文本，所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在目标相关性特征；获取所述目标企业用户问题文本的第一文本嵌入语义矢量和所述目标检索应答重构文本的第二文本嵌入语义矢量；基于所述第一文本嵌入语义矢量和所述第二文本嵌入语义矢量得到所述目标企业用户问题文本与所述目标检索应答重构文本之间的交本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，应用于智能问答AI系统，所述方法包括以下步骤：获取目标企业用户问题文本和目标检索应答重构文本，所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在目标相关性特征；获取所述目标企业用户问题文本的第一文本嵌入语义矢量和所述目标检索应答重构文本的第二文本嵌入语义矢量；基于所述第一文本嵌入语义矢量和所述第二文本嵌入语义矢量得到所述目标企业用户问题文本与所述目标检索应答重构文本之间的交叉文本嵌入语义矢量；基于所述第一文本嵌入语义矢量、所述第二文本嵌入语义矢量和所述交叉文本嵌入语义矢量对所述目标企业用户问题文本和所述目标检...

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，应用于智能问答ai系统，所述方法包括以下步骤：获取目标企业用户问题文本和目标检索应答重构文本，所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在目标相关性特征；获取所述目标企业用户问题文本的第一文本嵌入语义矢量和所述目标检索应答重构文本的第二文本嵌入语义矢量；基于所述第一文本嵌入语义矢量和所述第二文本嵌入语义矢量得到所述目标企业用户问题文本与所述目标检索应答重构文本之间的交叉文本嵌入语义矢量；基于所述第一文本嵌入语义矢量、所述第二文本嵌入语义矢量和所述交叉文本嵌入语义矢量对所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本进行问答连接状态识别，得到状态识别观点；基于所述状态识别观点对所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本进行问答对话文本优化。

2.根据权利要求1所述的基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，所述获取目标企业用户问题文本和目标检索应答重构文本，包括：获取初始企业用户问题文本和初始检索应答重构文本；对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果；当所述相关性特征挖掘结果为所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在所述目标相关性特征，基于所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本确定所述目标企业用户问题文本和所述目标检索应答重构文本。

3.根据权利要求2所述的基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，所述对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果，包括：对所述初始企业用户问题文本进行提问需求词向量挖掘，得到提问需求挖掘结果；当所述提问需求挖掘结果为所述初始企业用户问题文本所表征的提问需求为企业事务需求，对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果。

4.根据权利要求3所述的基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，所述对所述初始企业用户问题文本进行提问需求词向量挖掘，得到提问需求挖掘结果，包括：获取所述初始企业用户问题文本的问题文本逻辑特征；基于所述问题文本逻辑特征对所述初始企业用户问题文本进行基于咨询事件主题、基于咨询事件的语义树网络、基于目标页面交互会话数或基于咨询事件的索引会话数中的至少一种提问需求词向量挖掘，得到提问需求挖掘结果。

5.根据权利要求3所述的基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，所述初始企业用户问题文本为业务疑问请求单元；所述对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果，包括：获取所述初始企业用户问题文本的业务场景特征和所述初始检索应答重构文本的检索数据库特征；基于所述业务场景特征和所述检索数据库特征对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果。

6.根据权利要求5所述的基于大模型的检索增强型智能问答方法，其特征在于，所述基于所述业务场景特征和所述检索数据库特征对所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本进行问答语义特征空间中的相关性特征挖掘，得到相关性特征挖掘结果，包括：当基于所述业务场景特征和所述检索数据库特征确定所述初始企业用户问题文本关联于所述初始检索应答重构文本，得到所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在所述目标相关性特征的相关性特征挖掘结果；或者，当基于所述业务场景特征和所述检索数据库特征确定所述初始企业用户问题文本与所述初始检索应答重构文本之间的量化差异不大于设定量化差异门限，得到所述初始企业用户问题文本和所述初始检索应答重构文本在问答语义特征空间中存在所述目标相关性特征的相关性特征挖掘结果。

7.根据权利要求3所述的基于大模型的检索增强型智...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈赟，马晓亮，屈定春，谢志伟，张伟，戴凯，焦宏，
申请(专利权)人：公诚管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：