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摘要：本发明公开基于大语言模型的智能问数看数方法、系统、设备和介质。方法包括：1：对每一类元数据相关的数据元信息进行整理打包，并以API形式发布；2：基于每类元数据发布的API，构建以文本形式进行存储的知识库；将知识库中的文本转换为知识向量，并将知识向量添加到索引中；3、用户以语音问题或文本问题作为输入，询问数据情况；将语音问题或文本问题转换成问题向量；4、将问题向量与知识库中的知识向量进行相似度计算，填充prompt模板；5、将填充好的prompt模板送入LLM中，LLM根据prompt模板进行总结，返回与问题相关的回答，前端解析回答中API的返回数据，渲染页面并展示回答结果。本发明提高智能问数的准确性和及时性。
主权项：1.一种基于大语言模型的智能问数看数方法，其特征在于，包括：步骤1：对每一类元数据相关的数据元信息进行整理打包，并以API形式发布；所述元数据包括数据采集程序、数据模型、数据资产、指标数据、标签画像数据、数据报表及数据作品，所述数据元信息包括版本、名称、描述和地址；步骤2：基于每类元数据发布的API，构建以文本形式进行存储的知识库；将知识库中的文本转换为知识向量，并将知识向量添加到索引中，用于相似度搜索；步骤3、用户以语音问题或文本问题作为输入，询问数据情况；将语音问题或文本问题转换成问题向量；步骤4、将问题向量与知识库中的知识向量进行相似度计算，填充prompt模板；步骤5、将填充好的prompt模板送入LLM中，LLM根据prompt模板进行总结，返回与问题相关的回答，前端解析回答中API的返回数据，渲染页面并展示回答结果。
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百度查询： 中电鸿信信息科技有限公司 基于大语言模型的智能问数看数方法、系统、设备和介质
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