基于LIama3和检索增强的手机零售店知识答案生成方法

本发明公开的基于LIama3和检索增强的手机零售店知识答案生成方法，包括收集手机零售店销售场景相关信息并进行文本处理形成数据集；通过BGE模型将数据集中的文本转化为向量，并存储到本地向量知识库中；使用微调后的Whisper模型识别用户上传的语音问题，转化为问题向量；通过RH‑FAISS Merge混合搜索在本地向量知识库中检索与问题向量相关的文档，并通过Rerank方法选择出最终知识文档；根据最终知识文档使用提示词模板Prompt生成提示词；将生成的提示词提交给Llama3模型生成答案并展示给用户。本发明解决了现有大语言模型在训练时缺乏足够特定领域知识，导致无法准确理解和回答手机零售相关问题。