摘要
本申请公开一种基于大语言模型的对话方法及装置,应用于自然语言处理领域,包括:获取查询语句,利用预先训练好的大语言模型对查询语句进行重新构造或修改查询,获得目标查询语句,利用BM25索引在预设的文档中对查询目标语句进行检索,获得第一检索结果。利用密集向量索引在预设的文档中对查询目标语句进行检索,获得第二检索结果。利用稀疏编码器索引在预设的文档中对查询目标语句进行检索,获得第三检索结果,将各个检索结果输入至大语言模型,获得回复语句。利用查询改写技术以及通过融合密集向量索引、稀疏编码器索引以及BM25算法,实现对用户查询的深层语义理解和高效准确的文档检索,从而提高了对话的精准度,提升用户体验感。
技术关键词
语句
稀疏编码器
大语言模型
稀疏特征提取
索引
向量特征提取
对话方法
检查规则
排序模型
特征提取单元
对话装置
关键词
数值
频率
自然语言
冗余
数据
元素
语义
算法
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问答方法
语句
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