基于大规模预训练模型的智能问答系统及其优化方法

本发明公开了基于大规模预训练模型的智能问答系统及其优化方法，具体涉及人工智能问答技术领域，包括以下步骤：通过预设多种大规模预训练模型构建模型资源池，接收用户问答请求，由当前模型生成回答；根据回答置信度信息，提取统计特征判断是否触发双重适配性评估；评估模型回答适配程度和交互适应程度，将当前模型划分为高度或低度适配类型；若为低度适配类型，则结合评估结果，从模型资源池中选择优化模型实现动态切换；本发明通过回答适配指数和交互适应指数的双重评估，实时发现模型回答质量下降或交互异常的问题，及时切换模型，保障问答系统的稳定性和可靠性，有效降低模型幻觉、答非所问或不合规回答的风险。