问答处理方法、设备、产品及存储介质技术

本申请实施例提供一种问答处理方法、设备、产品及存储介质。在问答处理方法中，获取到问询指令后，可从知识库的多个知识信息中获取与问询指令匹配的目标知识信息，并将问询指令以及目标知识信息对应的内容解析文本输入大语言模型进行问答处理。其中，目标知识信息对应的内容解析文本是通过对目标知识信息对应的目标文档元素进行内容解析得到的，当目标文档元素包括非文本模态的文档元素时，在将目标文档元素输入大语言模型之前对目标文档元素进行内容解析，可使得目标文档元素中非文本模态的文档元素能够被大语言模型理解，以向大语言模型提供可靠性较高的问答参考知识。从而，可提升大语言模型的知识理解能力以及问答处理能力，提升大语言模型的对问询指令的回答准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，尤其涉及一种问答处理方法、设备、产品及存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能的发展，大语言模型(large language model,llm)逐渐被广泛应用。在一种典型的应用场景中，可将大语言模型和传统文档检索方法进行融合，得到一种检索问答系统。这种问答系统通常将文档按一定的方式切分成段落，并将段落向量化后存入向量引擎。在获取到用户的问询指令时，可根据用户的提问匹配召回相似最高的段落，再使得大语言模型参考召回的段落的内容进行回答。

2、在一些场景中，文档可能包含非文本模态的内容和信息。但是，大语言模型只能接受文本序列的输入，无法处理除文本之外的其他模态的信息，进而导致无法准确地回答部分用户问题。因此，有待提出一种新的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的多个方面提供一种问答处理方法、设备、产品及存储介质，用以提升大语言模型对多模态文档的处理能力，提升对问询指令的回答准确性。

2、本申请实施例提供一种问答处理方法，包括：接收问询指令；从知识库的多个知识信息中，获取与本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种问答处理方法，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，从知识库的多个知识信息中，获取与所述问询指令匹配的目标知识信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述问询指令与所述多个知识信息各自的文本表征信息进行匹配度计算，得到所述问询指令与所述多个知识信息各自的匹配度分数，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述知识库中的多个知识信息各自的文本表征信息之前，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个文档元素进行表征处理，得到所述多个文档元素各自的文本表征信息，包...

【技术特征摘要】

1.一种问答处理方法，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，从知识库的多个知识信息中，获取与所述问询指令匹配的目标知识信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述问询指令与所述多个知识信息各自的文本表征信息进行匹配度计算，得到所述问询指令与所述多个知识信息各自的匹配度分数，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述知识库中的多个知识信息各自的文本表征信息之前，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个文档元素进行表征处理，得到所述多个文档元素各自的文本表征信息，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述多个文档样本中的文档元素各自对应的模态，对所述多个文档元素进行解析，得到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周益锋，
申请(专利权)人：杭州阿里云飞天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：