一种基于大语言模型的数据检索方法技术

本发明专利技术涉及数据检索技术领域，具体公开了一种基于大语言模型的数据检索方法，包括以下步骤：步骤一：获取用户输入的查询语句；步骤二：将查询语句输入到大语言模型中，得到与查询语句相关的多个候选结果；步骤三：根据预设的权重公式，计算每个候选结果的权重值；步骤四：根据权重值对候选结果进行排序；步骤五：选择权重值最高的前N个候选结果作为检索结果；步骤六：将检索结果返回给用户。本发明专利技术能够提高检索准确性、增强灵活性、考虑多因素权重、适应动态变化、提升用户体验，并推动技术发展，这些效果使得该方法在各种领域具有广泛的应用前景和价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据检索，具体为一种基于大语言模型的数据检索方法。

技术介绍

1、随着信息技术的迅猛发展，各种数据的产生和积累速度越来越快，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。这包括了文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。在这样的背景下，如何有效地管理和利用这些海量数据，成为了一个亟待解决的问题。

2、传统的数据检索方法主要基于关键词匹配。这种方法通过用户输入的关键词与数据库中的文档进行匹配，来返回相关的检索结果。然而，这种方法存在一些明显的局限性。

3、首先，关键词匹配无法理解语义。它只是简单地根据关键词的出现来判断相关性，而无法理解词语之间的语义关系和上下文信息。这可能导致检索结果不准确，遗漏了一些与查询意图相关但没有包含特定关键词的文档。

4、其次，传统方法缺乏灵活性。它通常要求用户准确地输入关键词，对于一些复杂的查询意图或者不熟悉的领域，用户可能难以准确表达自己的需求。此外，关键词匹配对于模糊查询或语义相近的查询也难以处理。

5、大语言模型的出现为数据检索提供了新的思路和解决方案。大语言模型是基于深度学习技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，在步骤二中，使用基于Transformer架构的预训练语言模型作为大语言模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，在步骤三中，通过数据预处理与嵌入表示、查询意图解析、上下文相关文档筛选、精细化检索排序和动态反馈与查询优化计算每个候选结果的权重值。

4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，数据预处理与嵌入表示用于对查询语句和候选结果进行预处理，公式为：；其...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，在步骤二中，使用基于transformer架构的预训练语言模型作为大语言模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，在步骤三中，通过数据预处理与嵌入表示、查询意图解析、上下文相关文档筛选、精细化检索排序和动态反馈与查询优化计算每个候选结果的权重值。

4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，数据预处理与嵌入表示用于对查询语句和候选结果进行预处理，公式为：；其中，表示第个文本的嵌入向量；表示使用bert模型对第个文本进行编码的结果；代表bert模型的参数，这些参数在模型训练过程中得到，用于将文本转换成高维的、富含语义信息的向量；表示第个文本的tf-idf加权向量；表示调节系数，用于控制tf-idf向量在最终嵌入向量中的贡献度。

5.根据权利要求4所述的一种基于大语言模型的数据检索方法，其特征在于，查询意图解析用于分析查询语句的意图，确定用户的需求和关注点，公式为：；其中，表示查询语句的嵌入向量；表示预定义的意图类别集合；表示集合中意图类别的嵌入向量；表示查询语句嵌入向量与意图类别嵌入向量的点积；表示在集合中找出使函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：何凯，蔡云云，
申请(专利权)人：北京信诺时代科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：