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一种面向工业数据的大模型语料构建方法 

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摘要:本发明公开了一种面向工业数据的大模型语料构建方法,包括如下步骤:1将工业数据通过检索本地知识库,数据库和图谱进行数据集成,将与工业数据相关的数据找出,以获得集成后的工业数据;2通过LLM大语言模型对工业数据进行结构化提取,对提取到的实体进行图谱检索,根据实体与工业数据的相关性对检索结果进行排序,获得工业机理上下文;3将本地相关语料库构建为向量库;把工业数据向量化后,在向量库中检索相似向量;将检索到的相关文本根据相关性重新排序后输出,作为生成语料的样例模板;4采用上述样例模板,结合工业机理上下文,将集成后的工业数据通过LLM大语言模型转换为语料。

主权项:1.一种面向工业数据的大模型语料构建方法,其特征在于,包括如下步骤:1将工业数据通过检索本地知识库,数据库和图谱进行数据集成,将与工业数据相关的数据找出,以获得集成后的工业数据;2通过LLM大语言模型对工业数据进行结构化提取,对提取到的实体进行图谱检索,根据实体与工业数据的相关性对检索结果进行排序,获得工业机理上下文;3将本地相关语料库构建为向量库;把工业数据向量化后,在向量库中检索相似向量;将检索到的相关文本根据相关性重新排序后输出,作为生成语料的样例模板;4采用上述样例模板,结合工业机理上下文,将集成后的工业数据通过LLM大语言模型转换为语料。

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