基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备

本发明涉及智能问答方法技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的案件问答方法、介质及设备。具体方法包括：获取案件的图文信息和相关问题；并输入智能问答模型得到最优答案。智能问答模型通过以下步骤获得：基于迁移学习通过构建的多模态语料库训练预训练模型得到基模型；基于LoRA和P‑Tuning对基模型参数进行微调得到微调后大语言模型；引入CLIP模块对图文信息进行特征融合得到初步问答模型；引入思维链得到能够输出多个具有推理链的候选答案的生成模型；训练现有打分模型得到能够输出最优候选答案的评价模型。本发明能够提高问答技术在生成准确和可靠答案方面的性能、减少错误信息或幻觉的产生。