【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能、大语言模型和提示工程的，具体而言，涉及一种提问回答方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、目前，大语言模型已成为处理自然语言理解和生成任务的主流方法，特别是在问答系统中展现出显著的能力，然而使用大语言模型进行提问回答的质量大都是基于大语言模型的预训练和微调过程，预训练过程让大语言模型学习到语言的复杂结构和语境依赖性，微调过程用于适应特定领域的任务需求。在实践过程中发现，大语言模型的回答质量很难以个性化的方式提供给用户，导致提问回答的个性化程度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种提问回答方法、装置及电子设备，用于改善提问回答的个性化程度较低的问题。
2、本申请实施例提供了一种提问回答方法，包括：获取提问请求，并将提问请求转换为提问向量；根据文档向量与提问向量之间的相似度值从向量文档库中查询出候选文档列表，向量文档库中包括：文档及其对应的文档向量；获取提问请求对应的当前用户的个性化信息，并根据当前用户的个性化信息对候选文档列表进行过滤，获得过滤...
【技术保护点】
1.一种提问回答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述提问请求转换为提问向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据文档向量与所述提问向量之间的相似度值从向量文档库中查询出候选文档列表之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述提问请求对应的当前用户的个性化信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户的个性化信息对所述候选文档列表进行过滤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在...
【技术特征摘要】
1.一种提问回答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述提问请求转换为提问向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据文档向量与所述提问向量之间的相似度值从向量文档库中查询出候选文档列表之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述提问请求对应的当前用户的个性化信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户的个性化信息对所述候选文档列表进行过滤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述使用个性化打分模型根据所述当前用户的个性化信息对该候选文档进行打分之前，还包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述使用个性化打分模型根据所述当前用户的个性化信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜瑞，姚涛，陈瀚赓，
申请(专利权)人：北京天数智芯半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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