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申请/专利权人：广州昂宝电子有限公司
摘要：本申请涉及基于LangChain和大语言模型的问答方法和系统。该方法包括：基于加速推理框架来加载LLM；搭建文本向量知识库；对用户问题进行向量化以生成问题向量；使用两种不同的向量检索库对问题向量与文本向量知识库进行相似度匹配，返回两组相似文本段落；针对两组相似文本段落，进行两两段落相似度匹配，得到具有最高段落相似度得分的两个相似文本段落；当最高段落相似度得分高于或等于设定阈值时，对两个相似文本段落进行内容融合以生成最终知识段落，并基于最终知识段落生成上下文提示模板；当最高段落相似度得分低于设定阈值时，将用户问题作为上下文提示模板；将上下文提示模板输入至LLM中，进行并行推理并流式输出答案。
主权项：1.一种基于LangChain框架和大语言模型LLM的问答方法，包括：基于LLM加速推理框架来加载所述LLM；搭建所述LangChain框架中的文本向量知识库；对用户问题进行向量化以生成问题向量；使用两种不同的向量检索库对所述问题向量与所述文本向量知识库进行向量相似度匹配，以返回两组相似文本段落；针对所述两组相似文本段落，进行两两段落文本相似度匹配，以得到具有最高段落相似度得分的两个相似文本段落；当所述最高段落相似度得分高于或等于段落相似度阈值时，对所述两个相似文本段落进行内容融合以生成与所述问题向量最相关的最终知识段落，并基于所述最终知识段落生成上下文提示模板；当所述最高段落相似度得分低于所述段落相似度阈值时，将所述用户问题作为所述上下文提示模板；并且将所述上下文提示模板输入至所述LLM中，以进行并行推理并且流式输出答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州昂宝电子有限公司 基于LangChain和大语言模型的问答方法和系统
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