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摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的实时答疑方法，包括：S1：收集问题数据并进行格式转换、分词、去除停用词，并将问题数据中的公式单独复制到问题数据末尾，得到预处理后的问题数据；S2：构建实时答疑模型，所述实时答疑模型包括答案生成模块、解释文本生成模块以及真实性校验模块；并在实时答疑模型的答案生成模块中，基于预处理后的问题数据，生成问题答；S3：根据预处理后的问题数据与问题答案，生成解释文本；S4：根据预处理后的问题数据、问题答案与解释文本，计算答案置信度；S5：采用增量学习的方式，对实时答疑模型进行训练。本发明旨在解决传统答疑方法生成的答案可解释性不足以及与客观事实不符的问题。
主权项：1.一种基于大语言模型的实时答疑方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集问题数据并进行格式转换、分词、去除停用词，并将问题数据中的公式单独复制到问题数据末尾，得到预处理后的问题数据；S2：构建实时答疑模型，所述实时答疑模型包括答案生成模块、解释文本生成模块以及真实性校验模块；并在实时答疑模型的答案生成模块中，基于预处理后的问题数据，生成问题答案；S3：在实时答疑模型的解释文本生成模块中，根据预处理后的问题数据与问题答案，生成解释文本；S4：在实时答疑模型的真实性校验模块中，根据预处理后的问题数据、问题答案与解释文本，计算答案置信度；S5：采用增量学习的方式，对实时答疑模型进行训练。
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百度查询： 禾辰纵横信息技术有限公司 一种基于大语言模型的实时答疑方法
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