摘要
本发明提供了一种结合企业画像的LLM问题优化方法、介质及系统,属于企业画像技术领域,包括:首先,系统构建了包含企业基本信息、业务领域、产品服务等内容的企业知识图谱。然后,系统提取用户提问中的关键词,并在知识图谱中匹配相关节点和关系,形成初步的企业画像要素。之后,系统利用HyperLogLog算法和Word2Vec模型,对关键词与企业画像要素的相关度进行评估,并进行语义扩展,得到更广泛的企业画像要素。最后,系统融合问题文本和企业画像要素,生成优化后的提示语,输入到语言模型中获取初步回答,并基于企业画像要素对回答进行后处理,输出最终的优化结果,解决了LLM回答与提问者期望回答存在偏差的技术问题。
技术关键词
企业画像
企业知识图谱
关键词
Word2Vec模型
模拟退火算法
文本
可读存储介质
语义
节点
词频统计
计算机
实体
关系
种子
代表
组织
程序
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意图分类模型
智能人机对话
关键词提取模型
多轮对话
参数
病历
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光学字符识别
文本
图像