基于检索增强的大语言模型问答方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种基于检索增强的大语言模型问答方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取用户输入的目标问题；根据目标问题在预构知识库中进行检索，得到初始检索结果；根据第一预设提示词，调用大语言模型确定初始检索结果与目标问题之间的第一相关性评分，并基于第一相关性评分对初始检索结果进行过滤，得到过滤后检索结果；根据第二预设提示词，基于目标问题和过滤后检索结果，调用大语言模型生成目标答案。通过在检索阶段借助大语言模型引入自省式检索策略和相关性评估机制，减少了无用信息的引入，提高了检索的针对性和准确性，从而减少了计算资源消耗，提高了大语言模型生成内容的准确性，进而充分发挥了RAG技术潜力，提升了用户体验。