用于多轮对话query改写任务的训练方法、系统、设备及产品

本发明公开了用于多轮对话query改写任务的训练方法、系统、设备及产品，其属于人工智能技术领域，包括获取历史对话数据，并进行实体标注，得到实体数据，基于历史对话数据和实体数据，得到第一数据集，基于历史数据集，得到query集合，基于第一数据集和query集合，得到第二数据集，计算第二数据集中query集合的向量聚集度，对query集合进行筛选，基于筛选结果，得到第三数据集，对第三数据集进行采样组合，得到第四数据集，将第四数据集输入LLM‑Chat模型进行SFT训练，得到训练后的LLM‑Chat模型。本发明针对多轮对话的场景下，能降低数据获取成本，减少信息丢失情况的发生，提升query改写的准确性。