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申请/专利权人：朗新科技集团股份有限公司

摘要：本发明提供一种表召回方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：根据表格的表头为数据库的所有表格构建第一向量库；根据表格的字段分别为每张表的所有字段格构建第二向量库；从所述第一向量库中查询与待查询语句相似的多张目标表格；从与每张目标表格对应的所述第二向量库中查询与待查询语句相似的至少一个目标字段；使用所述目标字段对对应的所述目标表格进行字段过滤得到与每张目标表格对应的过滤表格；利用大模型和多张过滤表格对多张目标表格进行排序得到表召回结果。本发明的方案能够显著提升表召回精度，同时能够解决调用大模型召回表格时上下文过长所带来的困扰。

主权项：1.一种表召回方法，其特征在于，所述方法包括：根据表格的表头为数据库的所有表格构建第一向量库；根据表格的字段分别为每张表的所有字段构建第二向量库；从所述第一向量库中查询与待查询语句相似的多张目标表格；从与每张目标表格对应的所述第二向量库中查询与待查询语句相似的至少一个目标字段；使用所述目标字段对对应的所述目标表格进行字段过滤得到与每张目标表格对应的过滤表格；利用大模型和多张过滤表格对多张目标表格进行排序得到表召回结果；所述根据表格的表头为数据库的所有表格构建第一向量库，包括：获取数据库中的每张表格的表头内容和表唯一标识；将每个表头内容构造成第一文本字符串；利用embedding模型对每个第一文本字符串进行特征提取得到与每张表格对应特征向量，并将所述特征向量与对应表格的表唯一标识相关联；汇总提取到所有表格对应的特征向量得到第一向量库；所述根据表格的字段分别为每张表的所有字段构建第二向量库，包括：对数据库中的每张表格分别执行以下操作：获取表格中每个字段的字段内容和字段所属表格的表唯一标识；将每个字段内容构造成第二文本字符串；利用embedding模型对每个第二文本字符串进行特征提取得到与每个字段表格对应特征向量，并将每个特征向量与字段所属表格的表唯一标识进行关联；对每张表格分别汇总提取到所有字段对应的特征向量得到与每张表格对应的第二向量库；所述从所述第一向量库中查询与待查询语句相似的多张目标表格，包括：获取输入到智能问数服务的查询语句得到所述待查询语句；利用embedding模型对所待查询语句进行特征提取得到待查询向量；计算所述待查询向量与所述第一向量库中每个向量的第一相似度；将所述第一相似度小于第一预设值的表格均作为目标表格，或者基于所述第一相似度对所有表格由小到大进行排序，并将排在前第一预设数量的表格均作为目标表格；所述从与每张目标表格对应的所述第二向量库中查询与待查询语句相似的至少一个目标字段，包括：对每张目标表格对应的第二向量库分别执行以下操作：计算所述待查询向量与所述第二向量库中每个向量的第二相似度；将所述第二相似度小于第二预设值的字段均作为目标字段，或者基于所述第二相似度对所有字段由小到大进行排序，并将排在前第二预设数量的字段均作为目标字段；所述使用所述目标字段对对应的所述目标表格进行字段过滤得到与每张目标表格对应的过滤表格，包括：获取与每张目标表格对应的所有目标字段；将每张目标表格中将除对应的所有目标字段以外的字段均删除，得到与每张目标表格对应的过滤表格；所述利用大模型和多张过滤表格对多张目标表格进行排序得到表召回结果，包括：将每张过滤表格与所述待查询语句进行组合；利用大模型分别分析每对组合得到每对组合的相关度；基于所述相关度由大到小对多张目标表格进行排序；按照排序输出多张目标表格，或者将排在前第三预设数量的目标表格输出。

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