【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据智能检索，尤其涉及一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法。
技术介绍
1、在当前信息技术快速发展的背景下，数据量呈现出爆炸式增长，如何高效、准确地从海量数据中检索出用户所需信息成为信息检索领域的核心挑战。传统的信息检索方法主要依赖于关键词匹配和基于布尔逻辑的检索模型，这些方法虽然在早期取得了较好的效果，但随着数据量和数据复杂性的增加，其局限性也逐渐显现出来。首先，传统检索方法在语义理解能力上存在明显不足，它们主要依靠关键词的字面匹配，忽略了词语之间的语义关系，从而导致检索结果的准确性大打折扣。
2、其次，传统检索方法在处理复杂查询时表现较差，尤其是对自然语言查询的理解和处理能力有限，当用户提出包含多个条件或需要推理的查询时，传统方法往往无法给出满意的结果。再者，随着数据类型的多样化，数据特征维度越来越高，传统方法在处理高维数据时容易产生维度灾难，导致检索效率低下，难以满足实时响应的要求。
3、此外，传统方法通常基于静态模型，一旦建立，很少进行动态调整，而用户需求和数据特征是不断变化的，静...
【技术保护点】
1.一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡春龙，张何，王永辉，项如意，余伟达，
申请(专利权)人：杭州数瀚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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