一种基于大语言模型的文档关键信息抽取方法

本发明公开了一种基于大语言模型的文档关键信息检索方法，根据多级输入的文档和用户输入的问题输出检索结果，该方法包括：构建领域知识图谱；构建并训练问题提取模型，通过问题提取模型得到用户输入的问题的关键信息和意图；根据关键信息和意图在知识图谱中检索，形成对关键信息的段落描述；对所述文档进行筛选并拆分成多个文本块，得到与用户输入的内容最相关的若干个文本块；使用大语言模型得出最高嵌入相似性的对应文本块；采用大语言模型整合推理对应文本块和段落描述，得到文档中的关于用户输入问题的信息。有益效果：不仅能够提高信息抽取的准确性和效率，还能够适应不同领域的特定需求，为文档自动化处理和知识管理提供强有力的技术支持。