CN119474326A 一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法及其系统 （杭州瑞欧科技有限公司）_第1页
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一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法。神经网络结构计算问题分类概率并确定最终分类结果，相对于RAG技术中相对简单的问题分类方式具有明显优势，RAG技术在分类时无法充分2基于BERT模型和神经网络结构对问题文本特征数据进行计算，得到问题分类2.根据权利要求1所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法，其特征在于，3.根据权利要求2所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法，其特征在于，经过前面的预处理步骤，问题已被转化为模型可处理的格式;34.根据权利要求1所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法，其特征在于，对分类之后的问题类型进行分类处理以回答用户问5.根据权利要求1所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法，其特征在6.根据权利要求5所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答方法，其特征在使用AI根据用户问题对内容进行相关性判计算模块，用于基于所提取的特征，通过BERT模型以及48.根据权利要求7所述的一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答系统，其特征在于，9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述一种结合ElasticSearch和AI的搜索被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答5[0001]本发明涉及数据搜索技术领域，尤其是一种结合ElasticSearch和AI的搜索问答[0003]此外，现有基于RAG的问答方法在处理用户问题时往往只是将问题简单转换为搜基于BERT模型和神经网络结构对问题文本特征数据进行计算，得到问题分类值，假设输入问题经过分词和去除停用词后为n个单词，表示第i个单词（i=1,67使用AI根据用户问题对内容进行相关性判所述计算机程序被处理器执行时实现上述方本发明利用BERT模型及其内部神经网络结构来深入理解用户问题的语义和语法8[0021]如上述步骤S1_S7所述，本发明能够利用BERT模型及其内部神经网络结构计算问9[0025]上述模型可以直接对这种结构化的向量进行处理，无需额外复杂的数据转换操[0026]且在后续的模型计算过程中，one_hot编码向量便于进行各种数学运算和特征提[0030]且还能够以具体的概率值范围来确定最终分类结果，提供了清晰明确的判断标答内容输出给用户；[0032]如上述步骤S12_S19所述，通过将问题与预设信息库中的问题模板或关键词进行[0033]而历史聊天记录数据库中进行检索并筛选出近期且与当前用户特征相似的聊天站，用户可能来自不同国家和地区，使用多种语言进行咨询。系统识别出用户问题的语言户对系统的信任感和满意度。从问题中提取栏目、时间范围、国家地区和关键词等搜索参所述计算机程序被处理器执行时实现上

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