摘要
基于多模态大语言模型的试题重复性检测方法及系统,包括:采集多模态试题数据,作为题库数据集,并对题库数据集进行数据清洗,得到清洗后的数据集;针对清洗后的数据集,结合多模态大语言模型生成试题的多模态高维语义向量表征,并对多模态高维语义向量表征池化后得到题目的最终向量表征;对题目的最终向量表征,结合试题数据交换格式JSON数据构建Milvus集合以及HNSW索引;待查集的多模态表征结合Milvus的HNSW索引,将响应的结果进行可视化展示。本发明基于Milvus向量数据库与多模态表征技术,使得本发明可以支持百万级题库毫秒级更精准响应的相似性检索评分。
技术关键词
重复性检测方法
大语言模型
题库数据
多模态
语义向量
数据交换格式
索引
知识点
多头注意力机制
交互式界面
可读存储介质
表征技术
解析工具
文本
数据采集模块
处理器
模态特征
跨模态
系统为您推荐了相关专利信息
数据处理系统
数据一致性保障
异构系统
数据转换模块
计算机可读程序
建筑玻璃幕墙
三维点云模型
玻璃面板
三维点云数据
运维方法
历史监测数据
预警信息处理方法
消息
聚类
水情数据