本技术公开一种基于AI大模型技术的知识库模型训练方法及系统,涉及计算机技术领域,所述方法包括:结合实际业务场景进行需求分析,根据分析结果确定知识库训练指标;基于知识库训练指标及实际业务数据进行知识库模型训练与优化;使用外部数据接入的方式完善、更新知识库模型;为知识库模型添加时效性过滤机制。基于业务需求定制化训练知识库,并提供新知识接入API,有效解决知识库模型的冷启动问题和知识时效性问题。
背景技术
知识库模型是一种利用机器学习技术从大量数据中抽取知识,构建结构化知识库的方法,这种模型在信息检索、问答系统、推荐系统等领域有着广泛的应用。然而目前的知识库模型仍然存在着一些不可忽视的缺陷,及冷启动问题和知识时效性问题,冷启动问题是指对于新的或不常见的实体和概念,知识库模型往往难以有效处理;知识时效性问题是指知识库需要不断更新以反映现实世界的变化,但现有模型在知识的动态更新方面存在挑战。
实现思路