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申请/专利权人：深圳大道云科技有限公司
摘要：本发明涉及神经网络应用领域，公开了一种基于词向量的大语言模型问答方法、设备及存储介质。该方法包括：基于第一账号，将稠密矩阵进行分解合并存储在预置知识库中，得到更新知识库；将历史问答数据和提问数据进行组合处理，生成记忆提问数据；对记忆提问数据进行编码向量化处理，得到提问向量；计算提问向量与第二账号对应更新知识库中键向量之间的相似度值；解析第二账号对应更新知识库中相似度值匹配的值向量，得到知识答案；将提示词传输至大语言模型中，得到大语言模型反馈的答复结果，以及将答复结果发送至第二账号中。在本发明实施例中，不需要修改大语言模型的内部训练语料和内部网络框架即可将大语言模型适配特定领域。
主权项：1.一种基于词向量的大语言模型问答方法，其特征在于，包括步骤：接收第一账号上传的待向量化文件，以及根据预置向量化算法，对所述待向量化文件进行稠密向量化处理，得到稠密矩阵；基于所述第一账号，将所述稠密矩阵进行分解合并存储在预置知识库中，得到更新知识库；接收第二账号的提问数据，判断所述第二账号是否存在对应的历史问答数据；当存在对应的历史问答数据，则将所述历史问答数据和所述提问数据进行组合处理，生成记忆提问数据；当不存在对应的历史问答数据，则将所述提问数据确定为记忆提问数据；对所述记忆提问数据进行编码向量化处理，得到提问向量；判断所述第二账号是否存在对应的更新知识库；当存在对应的更新知识库，则计算所述提问向量与所述第二账号对应更新知识库中键向量之间的相似度值；判断所述相似度值是否大于预置匹配阈值；当大于预置匹配阈值，则解析所述第二账号对应更新知识库中所述相似度值匹配的值向量，得到知识答案；当不大于预置匹配阈值，则根据所述记忆提问数据，检索外部数据库，得到知识答案；将所述记忆提问数据和所述知识答案组装成提示词；将所述提示词传输至预置大语言模型中，得到所述大语言模型反馈的答复结果，以及将所述答复结果发送至所述第二账号中。
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百度查询： 深圳大道云科技有限公司 基于词向量的大语言模型问答方法、设备及存储介质
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