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。

公开(公告)号：CN119670883A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411635486.6

申请日：2024-11-15

Applicant: 清华大学

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

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/022 ,  G06F16/2453 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明提供一种基于原子知识算子的大语言模型异构知识推理方法及装置，其中的方法包括：基于原始待解答问题，构建原子推理树；其中，原子推理树包括父节点和叶节点，父节点中的根节点为原始待解答问题，父节点中的非根节点为由原始待解答问题分解得到的不同层级子问题，叶节点为由原始待解答问题分解得到的原子问题，每一叶节点对应一个原子知识算子，原子知识算子包括搜索算子、关系算子以及过滤算子；对于叶节点，基于大语言模型和原子知识算子，根据检索‑知识对原子问题进行推理；对于父节点，基于大语言模型，根据子节点推理答案、兄弟节点推理答案或检索‑知识对子问题进行推理；对原子推理树从叶节点到根节点自下而上进行推理，得到原始待解答问题的推理结果；其中，检索‑知识通过从多种异构知识源执行动态知识检索得到。该方法通过将原始待解答问题分解到原子级别的细粒度，并使原子推理树中的叶节点对应一个原子知识算子，实现了更精确的推理结果，与此同时，通过在每个子问题和原子问题节点允许从多种异构知识源动态检索知识，能够灵活应对不同类型的查询，提供了更丰富、准确和互补的信息，增强了算法的整体推理能力。