本技术介绍了一种结合大型语言模型和知识图谱的智能问答系统及其设备。该系统能够检测用户是否提出后续问题,并评估两个问题之间的时间差是否符合预设阈值,以优化回答流程。
背景技术
一种融合大语言模型和知识图谱的智能答复系统是一种将结构化的知识表示(如知识图谱)与自然语言处理技术(如大语言模型)相结合的方法,以提供更准确、更相关的答案给用户。知识图谱能够提供精确的事实信息和实体间的关系,而大语言模型则擅长理解和生成自然语言,两者共同作用可以提高问答系统的性能。
目前虽然知识图谱与大语言模型进行结合可以一定程度对回答准确率进行提高,但面对较复杂的问题时,难以从多个方面多个维度回答问题。因此,如何进一步提高大语言模型的回答准确率是亟待解决的问题。
实现思路