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申请/专利权人：浙江口碑网络技术有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司

摘要：本申请提供了一种基于大语言模型的医药解答方法、装置、设备及介质，该方法应用于人工智能技术领域。该方法包括：采用训练数据集对底座大语言模型进行连续预训练，得到候选模型；训练数据集，包括：通用领域的数据和医药领域的数据；采用训练指令集对所述候选模型中的至少部分网络参数进行调整，得到医药解答模型；训练指令集，包括：通用领域的指令和医药领域的指令；在进行医药查询信息的医药解答时，采用医药解答模型，确定医药查询信息匹配的目标医药解答数据。该方法通过医药解答模型能够快速且精准地为患者端提供医药解答数据，既能够减少医师端的工作量，还能够提高输出的医药解答数据的精确度。

主权项：1.一种基于大语言模型的医药解答方法，其特征在于，所述方法包括：采用训练数据集对底座大语言模型进行连续预训练，得到候选模型；其中，所述训练数据集，包括：通用领域的数据和医药领域的数据；所述医药领域的数据包括所述医药领域的对话数据、所述医药领域的自然语言描述数据与药品数据；获取历史医患对话数据；所述历史医患对话数据包括：医师端和患者端之间的多轮对话以及所述患者端所对应的患者信息；基于所述历史医患对话数据和预设提示词，构建所述医药领域的指令；采用训练指令集对所述候选模型中的至少部分网络参数进行调整，得到医药解答模型；其中，所述训练指令集，包括：所述通用领域的指令和所述医药领域的指令；所述调整用于优化所述候选模型对指令型输入的响应；在进行医药查询信息的医药解答时，采用所述医药解答模型，确定所述医药查询信息匹配的目标医药解答数据；其中，所述基于所述历史医患对话数据和所述预设提示词，构建所述医药领域的指令，包括：在所述历史医患对话数据中，识别表征进行药品推荐的关键词；基于所述关键词在所述历史医患对话数据中的位置，对所述历史医患对话数据进行划分，得到第一对话数据和第二对话数据；其中，所述第一对话数据位于所述关键词所在语句之前，所述第二对话数据位于所述关键词所在语句之后且包括多少关键词所在的语句；在所述第二对话数据中，确定目标药品数据；将所述第一对话数据作为输入，所述目标药品数据作为输出，以构建所述医药领域的指令。

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