一种基于轻量级大模型的智能问答系统的构建方法

本发明公开了一种基于轻量级大模型的智能问答系统的构建方法，涉及自然语言处理技术领域，包括，接收用户自然语言问句，采用轻量化BERT模型进行向量编码，并计算自然语言问句与业务指标向量的余弦相似度，生成结构化语义图谱；将结构化语义图谱转换为场景特征向量，并注入适配器参数块构建轻量级场景适配模型；轻量级场景适配模型结合实时数据接口，获取结构化多模态响应并构建指标追踪树；基于指标追踪树的未展开节点，通过追问策略引擎主动发起场景迁移式提问，获取目标场景特征向量并进行深度分析，生成深度问答分析报告。本发明构建轻量级场景适配模型，根据不同业务场景特征灵活调整计算逻辑，实现了单一模型对多业务场景的自适应处理能力。