一种面向大模型问答系统的文件解析与知识召回方法、装置、设备及存储介质

本申请公开一种面向大模型问答系统的文件解析与知识召回方法、装置、设备及存储介质。本申请中的方法包括：对文档进行解析，提取细粒度信息；接收自然语言查询请求，生成包含相似问题的问题文本；对问题文本进行关键词提取和权重分配，生成关键词权重映射；使用关键词权重基于BM25算法，计算不同文档与问题文本的相似度评分，初步筛选与相似问题相关联的文档；在初筛的文档内，精确查询具体的片段；对具体片段进行平滑处理，并对最终的结果按照片段的综合得分排序后返回。本申请降低了问答系统的运营成本，提高了细粒度信息的分析能力，能够使用户在查询时精准定位到所需的具体信息，提高了检索效率和准确率。