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用于中医药知识问答大语言模型数据库的检索增强系统 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明公开了一种用于中医药知识问答大语言模型数据库的检索增强系统,在关键词生成器中先使用提示词工程方法构建提示词,然后采用大语言模型作为生成器获得检索关键词;在增强检索模块中采用自适应BM25算法的数据挖掘检索到中医药知识片段,最终由大语言模型OpenAI’sGPT‑3.5输出问题答案。针对目前大语言模型在中医药知识问答领域研究工作少,并且模型结果出错率高的问题,本发明方法能实现用户在基于大语言模型的中医药数据库与中医药知识问答模型协作的中医药知识问答中,获得更准确的中医学知识,提高输出结果准确性,以解决大语言模型对中医知识输出结果不合理的技术问题。

主权项:1.一种用于中医药知识问答大语言模型数据库的检索增强系统,是在基于大语言模型的中医药数据库与中医药知识问答模型之间设有了中医药知识问答增强检索系统;其特征在于:中医药知识问答增强检索系统包括有关键词生成器、增强检索模块和基于LLM的知识问答交互模块;关键词生成器一方面采用few-shot方法构建提示词;另一方面采用将问题集和提示词模块作为关键词生成器的输入,并调用通用基于大语言模型的中医药数据库;增强检索模块中设置的自适应BM25算法模型为逆文档频率模型为 是中医知识文档集与问题-关键词检索集的相关性得分;DKTCM表示中医知识文档集,且DKTCM={DK1,DK2,…,DKn,…,DKN};DKn表示第n种中医知识文档; 表示问题-检索子集,且 表示mqa对应key1的检索关键词; 表示mqa对应key2的检索关键词; 表示mqa对应key3的检索关键词; 表示mqa对应key4的检索关键词; 表示mqa对应key5的检索关键词;k1表示第一个可学习的参数,且k1∈1-1.5;b表示第二个可学习的参数,且b∈0-1; 是在DKn中的频率;avgdl是DKTCM的平均长度; 是的逆文档频率;N是中医知识文档的总数; 是DKTCM中包含的文档数量;在增强检索模块中,问题-关键词检索集MQKEY中的各个问题在中医知识文档集DKTCM中的相关性得分是经自适应BM25算法模型的数据挖掘检索得到的自适应查询问题关联文档集合MSC;基于LLM的知识问答交互模块是以OpenAI’sGPT-3.5model的ChatCompletionAPI提供知识问答交互的调用服务;在ChatCompletionAPI提供调用服务过程中再次使用Few-ShotPrompting方法来生成问题的正确选项。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京航空航天大学 用于中医药知识问答大语言模型数据库的检索增强系统

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