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EP3451189A1,2019.03.06US2020356829A1,2020.11.12US2023112921A1,2023.04.13andCommunicationWorkshopandC本发明公开了一种大语言模型知识增强方答所述输入内容所需的背景知识query；根据挖掘得到的所述背景知识query，在领域数据或知识库中进行知识搜索，获得所述背景知识query述背景知识结果通过prompt设计工程生成目标语言模型中，得到回答所述输入内容的推理结2获取输入内容，对所述输入内容进行分析并挖掘将所述背景知识结果作为所述输入内容的背景信息，将所2.根据权利要求1所述的一种大语言模型知识增强方法，其特征在于，所述背景知识3.根据权利要求1所述的一种大语言模型知识增强方法，其特征在于，所述背景知识query是通过离线调用大语言模型生成训练数据以训练知识挖掘模型，并在线调用知识挖4.根据权利要求2或3所述的一种大语言模型知识增强方法，其在对所召回的背景知识进行排序时，若背景知识来源于结构化的领域数据或数据库，7.一种大语言模型知识增强系统，其特征在3prompt工程模块，将背景知识结果作为输入内容的背景信息，序指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所4[0012]本发明进一步设置为所述背景知识query是通过使用小样本学习以及在线调用大[0013]本发明进一步设置为所述背景知识query是通过离线调用大语言模型生成训练数5[0017]本发明进一步设置为prompt设计工程所生成的所述目标prompt模板包括指令部先分析挖掘回复用户输入内容所需的背景知识query，然后基于背景知识query进行搜索，6[0039]S200，根据挖掘得到的所述背景知识query，在领域数据或知识库中进行知识搜述背景知识结果通过prompt设计工程生成目行搜索，而是先分析挖掘回复用户输入内容所需的背景知识query，然后基于背景知识[0044]在本实施例中，所述背景知识query是通过使用小样本学习以及在线调用大语言[0045]在本实施例中，所述背景知识query是通过离线调用大语言模型生成训练数据以7[0046]在上述实施例中，所述背景prompt模板是在挖掘背景知识query产生的prompt模成训练数据的过程，与第一种方式在线调用大语言模型得到所需背景知识的过程是一样能主治。2.过敏性鼻炎治疗方法。\n用户输入：高血压患者能不能喝酒？\n背景知识中分别对所述背景知识query进行搜索，对所述背景知识query进行实体识别和意图分析，8本的召回结果，往往需要对召回的候选结果进行排序。常用的排序算法模型有GBDT、所述背景信息部分为搜索得到的所述背景知识结果，所述输入数据部分为所述输入内容，9大语言模型推理的背景信息，让大语言模型能更好的发挥其擅长的语义理解和推理能力。计算机程序指令被处理器执行时实现实施例1所述的[0078]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发

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