公开(公告)号：CN119166767A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411153889.7

申请日：2024-08-21

Applicant: 清华大学

Inventor： 李涓子 ,  李智诚 ,  黄植滇 ,  姚子俊 ,  刘金鑫 ,  辛馨 ,  侯磊

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的问答方法及系统，该方法包括：确定用户的当前问题和自然语言理解提示词；输入当前问题和自然语言理解提示词至预训练大语言模型，获得大语言模型根据自然语言理解策略输出的问题理解结果和待回答问题；在问题理解结果为事实性问题的情况下，基于语义解析从知识图谱检索答案；输入检索答案和答案校验提示词至预训练大语言模型，得到答案校验结果；在校验合理的情况下，将检索答案作为当前问题的最终答案；在校验不合理的情况下，大语言模型生成答案。本发明在多轮问答任务中能够基于上下文深入理解用户的问题，有效检索和整合不用的知识源的信息，从而准确、高效地提供当前问题的答案。