一种面向能源电力领域知识检索模型的数据构造及微调方法

本发明公开了一种面向能源电力领域知识检索模型的数据构造及微调方法，其中方法包括：对能源电力领域的文档数据，进行预处理，将文档数据切分为适合检索模型输入的文档片段；执行基于大语言模型的问题生成，依据文档片段，生成问题‑文档对正样本集，采样生成问题‑文档对负样本集；结合正样本集和负样本集对比学习及LoRA参数微调，训练检索模型，利用训练后检索模型进行问题检索。本发明通过生成高质量的问题‑文档对和具有挑战性的负样本，结合对比学习技术，优化检索模型，显著提升向量模型在该领域的检索准确率，能够深刻理解能源电力领域的特定检索需求，生成高度可靠且符合该领域习惯的检索建议。