知识增强方法、装置、存储介质及电子设备

本申请提供一种知识增强方法、装置、存储介质及电子设备，涉及机器学习领域。电子设备接收大语言模型的待处理信息，其中，大语言模型包括多个通用知识层；根据待处理信息，从知识库中确定出粗筛信息；对于每个通用知识层，利用输入至通用知识层的输入信息从粗筛信息中提取精筛信息，并根据精筛信息，生成知识增强模型；利用知识增强模型为通用知识层注入用于处理输入信息所需的相关知识，得到输入信息经过处理后的输出信息。能够避免了传统RAG方法因上下文长度限制而需截断知识的问题。同时，利用根据精筛信息生成的知识增强模型为通用知识层注入相关知识，确保了模型能够实时获取知识库中的最新领域知识，从而实现动态、完整的知识增强。