摘要
本发明属于RAG问答的技术领域,更具体地,涉及一种基于知识图谱的高效精准RAG问答方法、装置及存储介质。所述方法包括:读取文本文件中的内容进行划分,得到文本块,并利用大语言模型得到初始的三元组;对初始的三元组进行后处理,得到优化后的三元组,并构建知识图谱;基于优化后的三元组以及所属的文本块构建索引键值对,存储到向量数据库中;基于索引键值对进行混合知识检索,得到对回答问题有益的混合知识:来自文本的非结构化知识,来自知识图谱的结构化知识;将混合知识作为回答问题的上下文,使用大规模语言模型进行推理。本发明显著减少了响应时间,有效地整合了非结构化知识和结构化知识,显著提高低级检索和高级检索的精准度。
技术关键词
三元组
实体
问答方法
文本
构建知识图谱
关系
大语言模型
主题
键值
关键词
索引
机器可读存储介质
存储器存储指令
线索
划分算法
话题
自然语言
输入接口
系统为您推荐了相关专利信息
信用卡
挖掘知识图谱
团体识别方法
数据
挖掘算法
图像编码器
多模态
文本编码器
对齐模块
高光谱图像分类系统
信息推荐方法
标签特征
特征值
特征工程
信息推荐装置
文本段落
编码向量
语义相关度
节点
文本生成方法