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申请/专利权人:中电鸿信信息科技有限公司
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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