摘要
本发明提供了一种基于大语言模型的自主检索增强生成方法,包括:数据构建步骤,通过少样本样例引导大语言模型在迭代检索中基于推理生成检索策略,根据所述检索策略生成训练数据;模型训练步骤,使用训练数据对大语言模型进行训练;推理应用步骤,在大语言模型在接收到用户提问后基于推理生成对应的检索策略,并根据检索策略自主对用户提问进行迭代检索。本发明还提供一种基于大语言模型的自主检索增强生成装置、存储介质及电子设备。借此,本发明能够充分利用大语言模型自身所具有的推理决策能力,在迭代检索中实现自主决策,不仅具有更好的检索效果,而且效率更高。
技术关键词
大语言模型
检索策略
生成方法
生成训练数据
多轮对话
生成装置
模型训练模块
答案
样本
电子设备
处理器
决策
存储器
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语义特征
生成算法
注意力机制
语义向量
模态特征
神经网络模型
设备执行动作
电子设备
生成随机数
处理器
需求分析方法
大语言模型
电商
矩阵
商品评论数据
元件
数据处理模块
图像识别模块
贴片机
生成系统