一种仿人类复杂问题检索方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119782463A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411840111.3

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明提供了一种仿人类复杂问题检索方法、电子设备及存储介质,该方法包括:对原始问题语句进行拆解处理,以得到若干个原子问题语句;根据若干个原子问题语句之间的关联关系,确定若干个原子问题语句之间的执行顺序;根据每一原子问题语句对应的语句类型,确定每一原子问题语句对应的目标检索信源;根据若干原子问题语句之间的执行顺序,依次通过每一原子问题语句对应的目标检索信源,对该原子问题语句进行检索,得到每一原子问题语句对应的原始答复语句;对若干原始答复语句进行语义整合,得到原始问题语句对应的目标答复语句,以通过意图识别、问题拆解、逻辑规划、扩展生成以及动态执行等多个模块协同工作,有效解决了复杂问题的检索难题。

    一种基于大模型的插件调用方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119759451A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411952368.8

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明涉及大语言模型技术领域,特别是涉及一种基于大模型的插件调用方法、电子设备及存储介质,所述方法包括:将预设插件关键词库中的预设插件关键词与用户输入的目标请求文本中的任一请求关键词进行匹配,根据匹配上的预设插件直接确定出目标插件或确定出若干备选插件,而当请求关键词未匹配上预设插件时则将所有预设插件作为备选插件,再通过给定大语言模型从若干个备选插件中筛选出目标插件,从所述目标请求文本中提取目标参数信息并发送至目标插件得到插件反馈结果,当插件反馈结果的判断结果为符合预设要求时,将插件反馈结果作为请求反馈文本;本发明能够提高对话系统中的目标插件选取的准确率,使选择出的目标插件更符合用户的需求。

    Agent自主规划多模态大模型内容创作方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN119917641A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411988650.1

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明提供了一种Agent自主规划多模态大模型内容创作方法、装置及系统,涉及大模型内容创作技术领域,包括:根据写作要求及参考文件生成待创作内容的脉络结构骨架;根据每一段落信息对应的若干待检索问题进行相关信息资料收集,生成每一段落信息对应的段落内容;根据每一锚点信息生成每一锚点信息对应的图表或图片;获取每一段落内容中的每一需要做引用计算的句子,以得到引用句子列表A;遍历相似度列表η,若ηi>η’,则确定Ai无异常;生成用户输入的写作要求对应的多模态长文;对写作内容的校对;本发明中,通过创新性地结合动态知识获取、多模态生成、长篇写作规划及内容可信度保障,显著提升了AI写作的智能性、可靠性及多样性。

    一种大模型RAG召回策略智能规划方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN119760097A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411952374.3

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明涉及智能问答技术领域,尤其涉及一种大模型RAG召回策略智能规划方法、装置、介质及设备,通过引入提示词将初始问题转化为目标问题,对目标问题进行关键信息和向量的多维度处理,以基于预设大模型获取到参考召回数据,将初始场景类别、预设召回路径、目标问题、参考召回数据和预设提示词输入至预设大模型中,获取到目标召回路径,按照顺序依次执行目标召回路径中的所有数据召回环节,获取到目标召回数据,通过为大模型提供多维度参考信息,辅助大模型获取到由多个按顺序排列的数据召回环节构成的目标召回路径,使得数据召回过程更加高效,并能够适应各种复杂多变的应用场景和问题类型,提高了召回方法的准确性和效率。

    文本搜索提速方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118013054A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410198070.6

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本公开涉及一种文本搜索提速方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:基于预设的质量分数规则,计算各个待检索文本对应的质量分数;按照各个待检索文本对应的质量分数从高到低的顺序,将各个待检索文本插入对应的索引;响应于文本搜索请求,在所述文本搜索请求对应的索引中命中预设数量的待检索文本,则停止搜索;将所述预设数量的待检索文本确定为搜索结果并返回。本公开通过对待检索文本预排序,在搜索文本时基于预排序结果,在确定预设数量的待检索文本时停止搜索,通过预排序,能够将搜索过程中的实时计算前置,同时通过请求截断避免扫描全量数据,减小请求遍历深度,大大减少搜索花费的时间和计算资源,在海量数据中,满足实时业务需求。

    数据分片调整方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN116955087A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310981093.X

    申请日:2023-08-04

    Abstract: 本公开涉及一种数据分片调整方法、装置、设备及可读存储介质,通过对分布式集群进行监控,得到所述分布式集群的监控数据,基于所述监控数据判断分布式集群当前是否满足预设的分片调整条件,若所述分布式集群当前满足预设的分片调整条件,则对所述数据分片在分布式集群的各个节点上的分布进行调整。由于基于监控数据进行判断,当判断出所述分布式集群当前满足预设的分片调整条件时,对所述数据分片在分布式集群的各个节点上的分布进行调整,可以避免资源倾斜问题,充分发挥分布式集群的优势,从而会提高检索性能、提高系统的稳定性。并且,可以减少人工干预和手动操作,实现自动化管理,降低管理成本和工作量。

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