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基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法与流程

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技术特征:

1.一种基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过低秩自适应算法,使用农业病虫害知识问答数据进行大模型微调预训练学习,得到微调预训练后的大模型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过以下步骤构建农业病虫害数据知识图谱:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于表征后的问题向量,使用预先构建的农业病虫害数据知识图谱进行增强检索,生成与用户输入问题相关的上下文知识片段,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于表征后的问题向量,识别农业病虫害数据知识图谱中的相似节点,包括:

7.一种基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答系统,其特征在于,包括:

8.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,其中,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被配置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项所述的基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法。

9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被配置为运行时执行权利要求1至6中任一项所述的基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被配置为运行时执行权利要求1至6中任一项所述的基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法。


技术总结
本申请提供了一种基于知识图谱增强检索的生成大模型农业智能问答方法和系统、电子设备、存储介质及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域。该方法使用基于低秩自适应算法微调的预训练嵌入大模型可以获取更好的用户文本向量表示;农业病虫害数据知识图谱检索可以获取相关的实体和关系,以及相对应的知识片段,为大模型生成内容提供了依据,可以避免“幻觉”现象;通过解析用户输入问题形成链式提示,提高了大模型推理的透明度和可解释性;本实施例可以用于帮助农业人员快速得到病虫害查询结果,节省时间,提高工作效率。

技术研发人员:王守义,张晨晓,苑青微,成鑫,朱骞
受保护的技术使用者:同方知网(北京)技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 39999370 】

技术研发人员:王守义,张晨晓,苑青微,成鑫,朱骞
技术所有人:同方知网(北京)技术有限公司

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王守义张晨晓苑青微成鑫朱骞同方知网(北京)技术有限公司
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