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申请/专利权人：北京慧邦众成科技集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于匹配算法和GPT模型结合的企业级知识库方法AI大模型，包括如下步骤：基于企业的技术资料数据，采用数据清洗和数据标准化算法，结合BERT模型进行数据解析，生成结构化数据集；对生成结构化数据集中的数据进行信息萃取和并联形成网状信息结构，以及对概念间的关系属性进行联结和转换得到知识库；构建GPT网络模型结构：将文本进行嵌入表示，将该文本嵌入表示输入到GPT网络模型，最终得到GPT网络模型结构。该发明结合GPT深度学习文本生成模型架构，有效的改善了文本生成结果对于词汇的连贯性和句子的连贯性，应用于企业自己的员工内部培训，以及为客服的问题提供交互式内容回复。
主权项：1.一种基于匹配算法和GPT模型结合的企业级知识库方法AI大模型，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：基于企业的技术资料数据，采用数据清洗和数据标准化算法，结合BERT模型进行数据解析，生成结构化数据集；步骤S2：对生成结构化数据集中的数据进行信息萃取和并联形成网状信息结构，以及对概念间的关系属性进行联结和转换得到知识库；步骤S3：构建GPT网络模型结构：将文本进行嵌入表示，将该文本嵌入表示输入到GPT网络模型，最终得到GPT网络模型结构；步骤S4：训练模型：根据得到的GPT网络模型结构进行模型训练，得到最优网络模型；步骤S5：将得到的最优网络模型进行AI读取训练，人工提问AI语音，同步文字回复训练；步骤S6：模型预测：依次输出对应文本生成内容，最后将所有预测的字或者词或者句拼接在一起，作为文本生成最终输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京慧邦众成科技集团有限公司 一种基于匹配算法和GPT模型结合的企业级知识库方法AI大模型
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