一种基于Deepseek强化学习的铁路行业问答方法及系统

本发明公开了一种基于Deepseek强化学习的铁路行业问答方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：构建铁路行业指令数据集和铁路问答模型；所述铁路问答模型是以大语言模型为基座模型，并通过铁路行业指令数据集对基座模型进行多阶段微调获得的；收集铁路行业文本数据整合向量化，形成知识向量库；利用Railway‑Embedding模型对用户问题文本向量进行向量检索，同时用BM25算法进行全文检索，将两种检索结果排序得目标检索结果；把用户问题和目标检索结果输入铁路问答模型，输出问题的思考过程和回答内容。本发明充分利用了deepseek强化学习技术对大模型进行微调，提升对行业专业术语的理解及长篇询问的应对能力，同时让模型具有思考能力，从而使模型回答逻辑更加清晰。