一种基于大语言模型的检索增强生成方法及相关产品

本申请提供了一种基于大语言模型的检索增强生成方法及相关产品。其中，方法包括：接收第一问题文本，并调用预设大语言模型识别第一问题文本的难度类型，基于难度类型生成与第一问题文本相关联的第二问题文本；对第一问题文本及第二问题文本进行向量化处理，得到多个问题文本向量；在预设知识库中查询与各问题文本向量关联的参考答复文本块；基于所有的参考答复文本块及预设大语言模型生成第一问题文本的答复文本。通过本申请方案的实施，由大语言模型识别第一问题文本的难度类型并根据难度类型生成相应的第二问题文本，再将第一问题文本与第二问题文本在知识库中并行查找参考答复文本，提高了查找的成功率及准确性。