一种基于大语言模型的知识检索增强生成方法及其系统

本申请公开了一种基于大语言模型的知识检索增强生成方法及其系统，包括：将查询问题文本转化为目标查询问题；提取出目标查询问题的关键提示词；基于文档检索增强模型根据目标查询问题在知识库中检索出待匹配文档集合；基于各个待匹配文档与目标查询问题的相关程度获得目标文档；基于关键提示词与目标文档进行匹配，得到目标文本片段；对目标文本片段进行排序，获得排序后文本片段序列；将目标查询问题和排序后文本片段序列作为输入集合输入至文本生成增强模型中，得到文本生成增强模型输出的答案文本。本申请结合文档检索和语言生成技术，能够提供更准确、更全面的答案，同时，使用了大型语言模型，使得生成的答案文本更加自然流畅。