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申请/专利权人：擎翌(上海)智能科技有限公司
摘要：本发明提供一种向量数据库文本召回方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，方法包括：获取文本数据集，在文本数据集中获得最终关键词，构建最终关键词与文本数据集之间的映射索引文件；通过最终关键词对SentenceTransformer模型做微调；获取用户查询语句，确定正样本数据文本对和负样本数据文本对；根据映射索引文件，获得加入关键词的正负样本数据集；采用正负样本数据集训练对比学习模型；将查询语句依次输入微调后的SentenceTransformer模型和训练后的对比学习模型，获得文本召回结果。本发明解决了文本向量空间中正负样本的对齐性和均匀性缺陷，提升了向量数据库的文本召回效果。
主权项：1.一种向量数据库文本召回方法，其特征在于，包括：获取文本数据集，在所述文本数据集中抽取候选关键词；对所述候选关键词进行精筛选，将筛选结果作为最终关键词，构建所述最终关键词与所述文本数据集之间的映射索引文件；通过所述最终关键词对SentenceTransformer模型做微调，获得微调后的SentenceTransformer模型；获取用户查询语句，将所述用户查询语句与所述文本数据集进行文本匹配，根据匹配结果，确定正样本数据文本对和负样本数据文本对；根据所述映射索引文件，分别在所述正样本数据文本对和所述负样本数据文本对中的文本数据前缀中加入该文本对应的关键词，获得正负样本数据集；采用所述正负样本数据集训练对比学习模型的模型参数，获得训练后的对比学习模型；将用户查询语句依次输入所述微调后的SentenceTransformer模型和所述训练后的对比学习模型，将对比学习模型的输出结果和所述文本数据集进行文本匹配，将匹配结果中相似度分值最高的文本作为文本召回结果。
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百度查询： 擎翌(上海)智能科技有限公司 一种向量数据库文本召回方法、装置、设备及介质
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