知识问答方法、系统及计算机可存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别涉及一种知识问答方法、系统及计算机可存储介质。

背景技术：

1、随着大语言模型(llm，large language model)技术(如chatgpt)的应用和技术革新，国内外越来越多的企业开展大语言模型项目的探索和研究。目前大语言模型广泛地应用于聊天机器人领域，业界大部分聊天机器人使用大语言模型技术对用户的问题进行处理，并根据处理后的问题进行搜索获得相应的答案。目前的聊天机器人回答问题的准确性还有待提高。

技术实现思路

1、基于现有的技术，本申请提供了一种知识问答方法、系统及计算机可存储介质，该知识问答系统能够提高答案的准确性和可靠性。

2、本公开提供了一种知识问答系统，所述系统包括：

3、问题获取模块，用于获取待解答问题；

4、答案定位模块，用于确定所述待解答问题的答案的目标位置；

5、答案生成模块，用于通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案。

6、本公开还提供了一种知识问答方法，应用于上述的知识问答系统，所述方法包括：

7、获取待解答问题；

8、确定所述待解答问题的答案对应的目标位置；

9、通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案。

10、本公开还提供了一种计算机可存储介质，其中，所述计算机可存储介质中存储的计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如下方法步骤：

11、获取待解答问题；

12、确定所述待解答问题的答案对应的目标位置；

13、通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案。

14、本公开提供的知识问答方法、系统及计算机可存储介质，通过第一趟检索锁定目标位置，之后使用大语言模型进行第二趟检索，从目标位置指示的相关知识内容中检索待解答问题的答案，可以提高答案的准确性和可靠性。同时，本公开的知识问答系统使用关键词进行检索，相比于现有技术使用向量检索的方式，可以提高待解答问题的解答速度，处理效率较高。

技术特征：

1.一种知识问答系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述问题提取模块还用于：

4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述问题提取模块还用于：

5.根据权利要求1-4任一项所述的系统，其特征在于，所述答案定位模块包括：

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述目标位置确定单元具体用于：

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述知识内容包括多个知识片段；

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述知识片段是按照预设的分割方式，从所述知识内容中拆解获得的。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括问答模型训练模块，所述问答模型训练模块用于：

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述问题提取模块还用于对所述待解答问题进行预处理，得到预处理后的待解答问题；

11.一种知识问答方法，其特征在于，应用于上述权利要求1-10任一项所述的知识问答系统，所述方法包括：

12.一种计算机可存储介质，其中，所述计算机可存储介质中存储的计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如下方法步骤：

技术总结
本公开提供了一种知识问答系统，该知识问答系统可以接收用户提出的待解答问题，并可以自动确定该解答问题对应答案的目标位置，并从目标位置对应的知识内容中检索获得问题的答案。本公开的知识问答系统，首先锁定答案的目标位置，然后从目标位置对应的内容中检索获得相应的答案，可以提高答案的准确性和可靠性。

技术研发人员：请求不公布姓名
受保护的技术使用者：中科寒武纪科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16