一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法技术

本发明专利技术涉及应急知识问答模型生成的技术领域；本发明专利技术提出了一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，通过构建应急行业专业知识库并在检索时提升召回率，以提升模型对于应急行业相关问题和答案的理解和回答准确性。本发明专利技术的主要思路是，首先查找关于应急行业方向不同类型的知识，根据不同类型特征进行知识库的构建和存储。其次，在检索时，采用二阶段的检索策略，提升知识库中相关答案的命中率。最后，将检索到的答案输入到大模型中进行推理和生成，从而得到更加准确和专业的回答。本发明专利技术不仅优化了应急行业专业知识库的构建策略和存储方案；并且提出了一种能够基于混合检索算法和Cross‑Encoder模型重排序的二阶段检索策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及应急知识问答模型生成的，具体是一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法。

技术介绍

1、在当今日益复杂和多变的社会环境中，各类突发事件频发，对应急知识的需求日益增长。大模型作为一种强大的信息处理和生成工具，在应对这些突发事件时发挥了重要作用。然而，当大模型在处理应急知识问题时，其回答的准确性往往受到多种因素的制约，如数据的丰富性、模型的训练质量、以及问题本身的复杂性等。因此，提升大模型回答应急知识问题的准确性成为了一个亟待解决的问题。

2、现有的应急知识问答模型主要的发展缺陷在于：当前回答应急知识问题主要依靠两种方式：一种是通过互联网搜索的方式获取，但搜索结果的准确性和相关性往往受到搜索引擎算法、网络环境等多种因素的影响；另一种是利用训练好的大模型直接生成，然而大模型经常会存在“幻觉”问题，即生成的内容表面上看起来合理、有逻辑，但存在事实性错误，导致生成的答案具有误导性。

3、cn114969355a公开了一种溃坝应急预案本体模型构建方法，基于本体理论将溃坝应急预案文本形式化，构建关于溃坝应急预案的基本词汇术语表本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，所述步骤S1中获取应急行业相关的信息并进行预处理操作的具体方法为：从多渠道收集应急行业相关的文本内容，包括法律法规、事故案例、专业书籍、安全考试资料以及日常问答；然后，对上述文本内容的文字信息数据进行清洗，去除无关信息，仅保留与应急行业紧密相关的内容。

3.根据权利要求2所述的一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，所述步骤S2中构建应急行业专业知识库的方法为：</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，所述步骤s1中获取应急行业相关的信息并进行预处理操作的具体方法为：从多渠道收集应急行业相关的文本内容，包括法律法规、事故案例、专业书籍、安全考试资料以及日常问答；然后，对上述文本内容的文字信息数据进行清洗，去除无关信息，仅保留与应急行业紧密相关的内容。

3.根据权利要求2所述的一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，所述步骤s2中构建应急行业专业知识库的方法为：

4.根据权利要求3所述的一种提升大模型回答应急知识问题准确性的生成方法，其特征在于，所述步骤s3中具体通过混合检索的方式从知识库中筛选出与问题相关的候选答案；其具体步骤如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：俞一奇，李华松，邱彦林，
申请(专利权)人：深蓝感知杭州物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：