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一种基于LangChain和ChatGLM2的工程类课程辅助问答方法 

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申请/专利权人:沈阳化工大学

摘要:本发明一种基于LangChain和ChatGLM2的工程类课程辅助问答方法,涉及一种人工智能教育方法,该方法收集工程类专业课程教材以及课后习题,利用工程类课程辅助数据集,使用Lora的方法对ChatGLM2模型进行微调;利用Embedding模型将用户提问和用户文档向量化;搭建文本向量数据库;利用用户上传文档定期更新工程类课程辅助数据集。本发明通过结合LangChain的文本向量表示技术和大语言模型的语义理解和推理能力,为学生提供个性化、精准的课程辅助问答服务,帮助学生克服工程类课程学习中的困难。

主权项:1.一种基于LangChain和ChatGLM2的课程辅助问答方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:收集工程类专业课程教材、课后习题、问答库,并以此构建工程类课程辅助数据集;步骤2:利用工程类课程辅助数据集,使用Lora的方法对ChatGLM2模型进行微调;步骤3:对用户文档预处理,包括文档加载、文档拆分;步骤4:利用Embedding模型将用户提问和用户文档向量化;步骤5:搭建文本向量数据库;步骤6:使用FAISS检索库对用户提问和文本向量知识库进行相似度匹配,并返回k个相似文段,生成最终提示词;步骤7:提示词输入至微调后的ChatGLM2模型中进行推理并流式输出答案,之后可以利用用户上传文档定期更新工程类课程辅助数据集。

全文数据:

权利要求:

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