摘要
本发明涉及人工智能领域、金融领域及医疗领域,公开了一种智能问答准确性提高方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括:将结构化的监督微调训练数据转换为高维向量;对高维向量构建多维度联合的索引,并将索引后的高维向量存储于分布式向量数据库中;接收用户输入的当前对话文本,通过相似度匹配算法从分布式向量数据库中检索关联问题集;动态拼接检索到的关联问题、对应答案及预设的模板指令,生成包含知识上下文的增强型提示词;将增强型提示词输入至大语言模型,并行生成N个候选回答;采用多维度奖励模型对N个候选回答进行量化评估选择分数最高的一项回答返回给用户。本方案能够提升对话机器人的回答准确性,从而提高用户体验。
技术关键词
索引
计算机设备
答案
文本
在线学习机制
损失函数优化
对话机器人
三元组
模板
可读存储介质
判别特征
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算法
动态
处理器
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指令
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图像特征向量
多头注意力机制
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电刺激方法
深度神经网络模型
强化学习环境
时序特征
DenseNet网络
层级
文本处理方法
元素
文本生成方法
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