摘要
本发明公开了基于ES和L0大模型构建企业问答大模型的方法、系统、设备及介质,属于人工智能与自然语言处理的交叉领域,本发明要解决的技术问题为如何利用Elasticsearch的搜索功能和L0大模型的深度理解能力,构建一个高效、准确的企业问答大模型,技术方案为:数据准备与预处理:收集文档、产品说明、常见问题解答及用户反馈的企业内部的各类数据,对收集的企业内部的各类数据进行清洗、去噪、分词及建立索引的预处理操作,将原始数据转化为为适合模型训练和检索的格式;利用Elasticsearch进行数据索引和高效检索:在Elasticsearch中创建一个新的缩影,并为每个文档设计一个合理的映射,映射定义索引中文档的结构;L0大模型训练与优化;测试与部署。
技术关键词
企业
索引
问答系统
计算机执行指令
微调方法
数据
矩阵
kNN算法
可读存储介质
预训练模型
分词
处理器
注意力
格式
存储器
逻辑
策略
自然语言
模块
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文本特征向量
图像特征向量
特征提取模块
注意力机制
融合器
报知设备
生成对抗模型
状态监测数据
多平台
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