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一种索引结构优化的检索增强生成技术在保险领域的交互应用研究
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作者 成翌宁 张正 +1 位作者 杨立 马肖肖 《河北省科学院学报》 2025年第1期13-20,共8页
人工智能生成式大模型的提出对保险领域的智能交互场景产生了重大影响,在赋能行业应用软件“垂域精准计算”的技术要求的同时,为辅助代理端、业务端、用户端提供积极作用。然而大型语言模型在通用任务的生成表现中虽已经取得显著的成功... 人工智能生成式大模型的提出对保险领域的智能交互场景产生了重大影响,在赋能行业应用软件“垂域精准计算”的技术要求的同时,为辅助代理端、业务端、用户端提供积极作用。然而大型语言模型在通用任务的生成表现中虽已经取得显著的成功,对于“垂域精准计算”面向的特定领域知识密集型任务的应用仍面临着重大限制,在处理问答即时响应时,常会产生“幻觉”现象,从而无法控制输出结果质量。仅依靠在场景应用中引入检索增强生成技术仍会存在等长切分导致上下文语义衔接被截断、相似性搜索内容过于发散检索精度缺失等痛点问题。本文提出了一种“检索增强优化索引结构的技术解决方法”,该方法在传统检索增强索引过程中增加了文档切分策略、针对块的关键词提取、语义对齐与分类、元数据补全四个技术模块,采用基于语义逻辑关系的切分方式,并基于改进的信息加权计算统计算法(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)实现切分段落的关键信息提取,结合引入保险行业领域词根表及业务标签库对关键词进行语义对齐、类别划分,最后完成元数据关键信息补全。在保险领域的交互应用验证结果表明,该方法有效缓解了定长切分导致语义缺失的问题,提升了知识索引结果的准确性。 展开更多
关键词 精准计算 人工智能大语言模型 检索增强生成技术 知识切片 元数据补全
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基于检索增强生成技术的中医药问答大语言模型的构建
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作者 张玉铭 李红岩 +3 位作者 郎许锋 周作建 凌云 王子琰 《南京中医药大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1375-1382,共8页
目的构建基于检索增强生成技术的中医药问答大语言模型。方法收集中医古籍《伤寒论》、中医教材、名老中医经方及其他人工标注的中医数据集组建中医药语料库,构建中医药知识向量库;将检索增强生成(RAG)技术结合P-Tuning v2微调方法与大... 目的构建基于检索增强生成技术的中医药问答大语言模型。方法收集中医古籍《伤寒论》、中医教材、名老中医经方及其他人工标注的中医数据集组建中医药语料库,构建中医药知识向量库;将检索增强生成(RAG)技术结合P-Tuning v2微调方法与大语言模型(ChatGLM2-6B)进行融合构建中医药问答大语言模型。结果以精确率、召回率与F1值为知识问答任务的评价指标进行验证,在简单类中医问答可以达到90%以上的准确率,其中成分类问题的回答准确性最高,F1值达到0.928,中高难度问答准确率在75.8%~87.7%之间,F1值均达到0.766以上;以多样性和准确性为中医问题生成任务的评价指标进行专家打分,研究模型相较于基座模型高出了9.5分。结论研究模型具备良好的语义理解能力和较高的可靠性,有效缓解了模型幻觉并帮助患者明确问题意图,对推进中医药知识的研究以及人性化的交互式回答具有重要意义,为促进中医经验的传承与普及、中医诊疗智能化建设提供了创新方式。 展开更多
关键词 中医药知识库 大语言模型 问答系统 检索增强生成技术
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一种基于语言大模型的强度智能化知识管理的应用 被引量:3
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作者 何钊 《无线互联科技》 2024年第9期46-48,共3页
在人工智能领域的不断进化中,大语言模型(Large Language Model,LLM)应用成了当前的热点和前沿技术之一。过去几年中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术的快速发展为LLM带来了新的发展机遇。RAG技术通过结合强大的... 在人工智能领域的不断进化中,大语言模型(Large Language Model,LLM)应用成了当前的热点和前沿技术之一。过去几年中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术的快速发展为LLM带来了新的发展机遇。RAG技术通过结合强大的语言模型与信息检索系统,在复杂的问题解决和信息处理任务中提供更加精确和深入的答案,并且不断优化和扩展其应用范围。文章基于LLM应用研究,结合RAG技术和智能化知识平台,探索了LLM在强度智能化知识管理中的应用,为企业的创新研发和产品设计提供更加智能化、高效、准确的支持。 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成技术 智能化知识管理
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