基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法与服务设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法与服务设备，涉及人工智能技术领域。基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法包括：获取接收到的查询请求的语义信息；基于所述查询请求的语义信息，从预设知识图谱中获取与所述查询请求语义相关的子图信息；将所述查询请求、与所述查询请求语义相关的子图信息输入到预设语言模型中，得到所述查询请求的响应信息。本发明专利技术提升了预设语言模型响应的准确性与相关性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法与服务设备。

技术介绍

1、近年来，随着人工智能技术的飞速发展，检索增强生成方法(retrieval-augmented generation，rag)已经成为一种流行的策略，它将大语言模型与外部知识库相结合，以增强生成任务的性能。在这种框架中，大模型首先从海量的候选资料中检索出与用户输入的查询(query)最匹配的文档或数据片段，然后融合这些检索到的信息来生成更加精确和全面的回应。这种结合检索和生成的策略在需要外部知识支持的应用场景中表现出了显著的优势。然而，现有rag方法在处理复杂query时仍存在一定的局限性，比如现有的rag方法在处理特别是涉及多个关键实体和复杂语义关系的查询时，往往无法精确控制检索过程中实体之间的交互和关联，导致生成的响应与查询的语义需求不完全对齐。

2、基于检索的生成模型通常依赖于关键词匹配，缺乏对query深层语义的深入理解。dpr(dense passage retrieval)和realm(retrieval-augmented lang本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，获取所述查询请求中的关键实体，包括：

5.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，所述第一语义特征对应的指定实体的数量与所述第二语义特征对应的指定实体的数量相等。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，获取所述查询请求中的关键实体，包括：

5.根据权利要求2所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，所述第一语义特征对应的指定实体的数量与所述第二语义特征对应的指定实体的数量相等。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的语言模型查询请求处理方法，其特征在于，所述预设知识...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海玄图智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：