CN118193714B 一种基于层级结构和检索增强的动态适应问答系统及方法 （山东浪潮科学研究院有限公司）

一种基于层级结构和检索增强的动态适应本发明提出一种基于层级结构和检索增强解和利用组织内部的知识结构，结合RAG技术和微调后的LLM，LRAG系统不仅能够提高问答的准2知识表示模块用于接收来自用户交互模块的查询，确定检索增强生成模块用于根据接收的信息进行信息检索，结合大型动态学习与适应模块用于分析用户查询和回答草案，根跨域知识整合模块用于整合跨域知识，增强回答的准确性和深度，然后上下文分析器通过查询解析和上下文提取来评估查询的相关生成模型基于大型预训练语言模型，并通过微调和生成控制技实体识别与分类通过命名实体识别、实体类型标注和实体关系知识图谱构建的技术实现涉及信息抽取、实体链接和知识融层级结构表示利用层级结构组织实体，反映组织内部或知识上下文理解模块分析查询意图，提取并评估相关上下文信息，确保提供3模型微调根据新的数据集和需求对预训练语言模型进行微调，包括数知识源识别模块负责识别和分类系统中的知识源，知识源知识抽取模块通过文本挖掘技术提取关键信息，对关键信息进行实体识别和关系抽上下文感知模块通过查询意图理解和领域适应性，确保知识推理知识更新与维护模块负责保持知识库的时效性和准确性性能评估模块综合运用多种度量指标，对系统的回答质量、用户逻辑连贯性来评估完整性；利用一致性检查算法确保系统在不同情境下给出一致的回答；反馈收集与分析模块收集用户的定性和定量反馈，并通过系统日志分析进行异常检优化策略制定模块基于评估结果和反馈生成并实施47.一种如权利要求1所述的基于层级结构和检索增强的动态适应问答系统的工作方通过知识表示模块接收来自用户交互模块的查询，确定相关的知识实通过检索增强生成模块根据接收的信息进行信息检索，结合大型语通过动态学习与适应模块分析用户查询和回答草案，根据用户反馈和通过跨域知识整合模块整合跨域知识，增强回答的准确性和深度，然5[0008]知识表示模块用于接收来自用户交互模块的查询，确定[0014]信息检索系统负责从内部文档数据库和外部API接口检索信息，运用多种检索算6用了自然语言处理技术LSTM_CRF技术，结合了长短期记忆网络和条件随机场的优势，将7[0046]通过知识表示模块接收来自用户交互模块的查询，确定8[0054]图1为本发明的基于层级结构和检索增强的动态适应问答系统的整体结构流程9[0073]知识表示模块用于接收来自用户交互模块的查询，确定[0078]评估与优化模块用于收集用户反馈和系统性能数据，分法挖掘实体间的关联关系。以下是使用基于依存分析的方法进行实体关系抽取的详细步系可以表示为图中的节点和边，通过图的深度遍历算法DFS和搜索算法实现层级结构的构通过一个具体的例子来说明层级结构如何实[0103]用户交互接口的技术实现主要关注用户体验和交互设计[0114]在上下文理解模块中，评估相关上下文信息是确保提供高度相关信息的关键步选取与查询高度相关的信息subset；b.对选取的上下文信息进行进一步的优化和丰富，[0123]3.上下文信息评估：用户位置与"附近"高度相关，重要性高；用户2和文档3的TFIDF值最大，因此系统将它们作为与查询"人工智能"最相关的结果返回给[0136]在上下文分析器方面，该模块主要负责对检索到的信息进行深入的分析和处来预测最优的标签序列。这种组合方式能够同时利用LSTM学习到的特征表示和CRF的标签[0137]在上下文分析器方面，该模块主要负责对检索到的信息进行深入的分析和处[0145]生成模型是检索增强模块的另一个重要组成部分。它基于深度学习技术，如[0147]信息检索系统负责从内部文档数据库和外部API接口检索信息，运用多种检索算们微调预训练模型，使其更好地适应当前的任务。二、生成控或重复信息的可能性。c.长度惩罚（LengthPenalty对过长或过短的生成结果施加惩[0154]用户反馈分析的技术实现主要依赖于先进的自然语言处理技术和数据挖掘算[0156]系统监控工具Prometheus持续收集系统运行过程中的关键性能指标数据，如CPU最近5秒内完成的所有查询请求的响应时间数据，然后计算这些数据的平均值，得到一个[0168]count(avg(rate(cpu_usage_total{mode!="idle"}[1m]))by(instance)>[0171]1.知识源识别：采和深度学习模型。术实现了多源知识的有效集成；上下文感知和知识推理技术提高了知识服务的智能化水[0180]知识抽取旨在从非结构化或半结构化文本中提取出结构化知识。涉及实体识别、如BERT等）。关系抽取则利用模式匹配、规则推理或深度学习模型（如关系抽取模型射规则或通过学习模型来自动发现映射关系。知识图谱合并则可以采用图数据库技术（如知识库清理则可以通过规则过滤、异常检测或机器学习算法来识别和清理知识库中的冗测分析来处理和解答复杂的查询。知识更新与维护模块负责保持知识库的时效性和准确率等确保系统始终运行在最佳状态。这可以通过设置合理的监控阈值和告警机制来实[0208]在持续监控与报告模块中，通过以下技术方案实现了优化进度的实时跟踪和报[0211]通过知识表示模块