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司US2024070434A1,2024.02.29本发明公开了基于向量知识库的大模型问进行检索得到包含k个文档片段向量的检索结的提问以及步骤S2中输出的检索结果输入该业用专业的问答大模型针对特定领域的问题进行2检索和问题语义相似的若干个文档片段向量，且将按照相似度从高至低排序的前k个文档然后，基于用户的提问和检索结果，进行检索结果中步骤S23：将步骤S21中提取的背景实体和步骤S22中扩展后的文本块分别输入到实体步骤S24：将步骤S21中提取的问题实体和步骤S23中筛选后的检索结果的文本块分别步骤S12：根据文档的类型和格式，选取对应的内容提取器解析文档数据并去除干扰步骤S13：根据文档的类型以及步骤S12中解析提取3取文本内容且保留原格式，所述PDF提取器针对文档中包含的表格，每一行提取为一条数j表示关键词与第j个业务标签的相似度；J为该领域业务标签的总数。7.基于向量知识库的大模型问答对话系统，采用权利要求1_6任一项所述的基于向量向量知识库检索得到包括k个文本块的检索结果；所述验证模块用于对检索结果中的文本行时实现权利要求1_6任一项所述的基于向量知识库的大模型问4[0006]本发明的目的在于提供基于向量知识库的大模型问答对话方法、系统及存储介5库中检索和问题语义相似的若干个文档片段向量，且将按照相似度从高至低排序的前k个[0014]步骤S11：在文档分类器中，将领域知识文档划分为结构化和非结构化类型的文6[0023]步骤S23：将步骤S21中提取的背景实体和步骤S22中扩展后的文本块分别输入到[0024]步骤S24：将步骤S21中提取的问题实体和步骤S23中筛选后的检索结果的文本块模块用于构建和更新向量知识库；所述检索模块用于基于向量知识库检索得到包括k个文7[0053](1)向量知识库构建：获取垂直领域知识文档并输入文档处理器解析并输出文档89原始问题与检索到的文本块一并输入到一个检索校验大模型[0072]iii）将扩展后的文本块以及提取的背景实体输入到实体评估模型
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