【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及自然語言處理，具體為一種基于bert增強的es檢索知識庫方法。
技術介紹
1、在當前的信息爆炸時代，搜索引擎已成為獲取信息的重要工具。傳統的搜索引擎通常依賴關鍵詞匹配和倒排索引技術，通過在文檔中搜索與用戶查詢相同或相似的關鍵詞來返回結果。這種方法在處理簡單查詢時效果較好，但在面對復雜的自然語言查詢時，往往無法準確理解用戶的意圖，從而導致檢索結果的相關性和準確性不高，因此我們提出了一種基于bert增強的es檢索知識庫方法來解決上述問題。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于bert增強的es檢索知識庫方法，解決了上述
技術介紹
中所提出的問題。
3、(二)技術方案
4、本專利技術為了實現上述目的具體采用以下技術方案：
5、一種基于bert增強的es檢索知識庫方法，包括如下步驟：
6、s1：用戶咨詢輸入：用戶在系統中通過用戶咨詢模塊提交查詢請求，系統接收到查詢請求后，首先調用權限查詢模塊，權限查詢模塊會對用戶的身份進行驗證，包括用戶的角色、權限級別等，根據用戶的權限級別，判斷用戶是否有權訪問所查詢的內容和訪問相應的知識庫，如果用戶具有相應的訪問權限，系統會繼續處理查詢請求；否則，系統會返回權限不足的提示信息；
7、s2：語義預處理：系統調用bert模型對用戶提交的查詢進行預處理，bert模型會對查詢的語句進行分詞、詞性標注、實體識別等處理，然后，bert
8、s3：知識庫查詢：系統查詢是否在知識庫中進行匹配，如果沒有權限不在知識庫中進行匹配，則直接進行通用模型問答，否則知識庫查詢模塊在知識庫中檢索與查詢匹配的條目，如果找到匹配結果，系統會繼續進行elasticsearch搜索步驟；
9、s4：elasticsearch搜索：如果可以使用知識庫進行匹配，系統會調用elasticsearch索引模塊，elasticsearch索引模塊根據查詢的語義表示，在相關文檔和信息中進行檢索，搜索引擎會根據相關度和權重排序返回的結果，挑選出最相關的文檔或信息，系統將搜索到的結果整合并返回給用戶，提供詳細的查詢反饋內容；
10、s5：地質數據導入：系統支持地質數據的結構化文件導入，地質數據包括地質勘探數據、地質圖像、地質報告等，系統將這些地質數據分類為地質數據模塊和地質文檔模塊兩大類，地質數據模塊和地質文檔模塊分別存儲在地質行業知識庫模塊中，為后續的查詢提供豐富的數據支持；
11、s6：模型生成響應：如果知識庫查詢沒有匹配結果，或者需要補充答案，系統會調用通用大模型模塊，通用大模型模塊根據知識庫查詢匹配結果和用戶查詢，生成智能回答，生成的智能回答會整合知識庫中的相關信息，以提供更加全面和準確的答案，最終，系統將生成的答案和知識庫匹配到的結果通過咨詢反饋內容模塊一起反饋給用戶，確保用戶獲得最佳的查詢響應。
12、進一步地，所述s1中的用戶咨詢模塊是方法的入口，用戶通過該模塊輸入查詢請求，首先接收用戶的查詢，并進行基礎的預處理，例如分詞、去除停用詞和文本標準化，這一步驟確保查詢文本能夠被后續的bert模型高效處理；權限查詢模塊負責驗證用戶的權限，確保只有授權用戶才能訪問特定的數據和知識，該模塊通過驗證用戶身份和權限級別，決定用戶是否可以進行查詢操作，這一步驟提高了系統的安全性和數據保護能力。
13、進一步地，所述s2中經過權限驗證后，用戶的查詢將傳遞到bert語義理解模塊，該模塊利用預訓練的bert模型對用戶查詢進行語義編碼，生成高維度的語義向量表示，具體過程包括加載預訓練的bert模型，將預處理后的查詢文本輸入模型，通過計算得到查詢的語義向量，這些向量能夠捕捉查詢的語義信息，為后續的檢索提供支持；首先，系統需要加載一個預訓練好的bert模型，選擇使用bert-base模型，其次，用戶輸入的查詢首先需要進行預處理，預處理步驟包括分詞、去除停用詞和文本標準化，bert的分詞器將輸入的文本分解成子詞單元，這些子詞單元將作為模型的輸入，處理后的文本需要轉換為模型可接受的格式，包括將其轉換為token?ids和attention?masks，接著，預處理后的文本輸入到bert模型中進行語義編碼，bert模型將文本轉換為高維度的向量表示，為了獲得整個句子的語義向量，可以使用[cls]標記的輸出作為句子的整體表示，然后，bert模型的輸出是一個高維度的語義向量，通常是768維(bert-base)，這個向量捕捉了輸入文本的語義信息，可以用于相似度計算和檢索，最后將生成的語義向量存儲在數據庫中，以便后續的相似度檢索。
14、進一步地，所述s3中bert語義理解模塊生成的查詢向量將傳遞到查詢知識庫模塊，該模塊負責在系統的知識庫中進行檢索操作，包括地質數據、地質文檔和地質行業知識庫，查詢知識庫模塊通過在這些知識庫中查找與查詢向量相似的文檔，初步篩選出可能相關的結果。
15、進一步地，所述s4中elasticsearch索引模塊負責將知識庫中的文檔進行索引，該模塊利用es的向量數據庫，存儲和索引bert生成的文檔語義向量，通過配置es的向量數據庫，確保其能夠高效存儲和檢索高維度向量，索引建立后，系統可以在es中進行向量相似度檢索，提高檢索效率；
16、在生成文檔語義向量后，在elasticsearch中創建索引以存儲這些向量，首先，定義索引名稱，并為語義向量字段配置合適的類型，如dense_vector，然后，將生成的每個文檔語義向量存儲到elasticsearch的索引中，例如索引名稱為document_index，語義向量字段名稱為vector，將文檔id和對應的語義向量存儲在索引中，每個文檔的語義向量作為一個字段存儲；
17、使用elasticsearch的向量檢索功能，通過余弦相似度計算查詢向量與索引中文檔向量之間的相似度，elasticsearch內部利用余弦相似度計算函數，計算查詢向量和每個文檔向量之間的相似度，余弦相似度公式如下：其中vq·vd表示向量vq和vd的點積，||vq||和||vd||分別表示vq和vd的歐氏長度，根據相似度計算結果，對文檔進行排序，并返回最相關的文檔。
18、進一步地，所述s5中地質數據模塊存儲和管理與地質相關的數據，這些數據包括地質測量結果、地質圖表和其他地質相關的數據信息，該模塊的數據將被索引，并在用戶查詢時作為檢索的候選集；地質文檔模塊存儲和管理與地質相關的文檔，這些文檔包括地質報告、研究論文、技術文檔等，地質文檔模塊的數據將被索引，并在用戶查詢時作為檢索的候選集；
19、地質行業知識庫模塊是一個專門存儲和管理地質行業知識的數據庫，該模塊包含地質行業的專業知識、術語解釋、行業標準等，地質行業知識庫模塊的數據將被索引，并在用戶本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S1中的用戶咨詢模塊是方法的入口，用戶通過該模塊輸入查詢請求，首先接收用戶的查詢，并進行基礎的預處理，例如分詞、去除停用詞和文本標準化，這一步驟確保查詢文本能夠被后續的BERT模型高效處理；權限查詢模塊負責驗證用戶的權限，確保只有授權用戶才能訪問特定的數據和知識，該模塊通過驗證用戶身份和權限級別，決定用戶是否可以進行查詢操作，這一步驟提高了系統的安全性和數據保護能力。
3.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S2中經過權限驗證后，用戶的查詢將傳遞到BERT語義理解模塊，該模塊利用預訓練的BERT模型對用戶查詢進行語義編碼，生成高維度的語義向量表示，具體過程包括加載預訓練的BERT模型，將預處理后的查詢文本輸入模型，通過計算得到查詢的語義向量，這些向量能夠捕捉查詢的語義信息，為后續的檢索提供支持；首先，系統需要加載一個預訓練好的BERT模型，選擇使用BERT-Ba
4.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S3中BERT語義理解模塊生成的查詢向量將傳遞到查詢知識庫模塊，該模塊負責在系統的知識庫中進行檢索操作，包括地質數據、地質文檔和地質行業知識庫，查詢知識庫模塊通過在這些知識庫中查找與查詢向量相似的文檔，初步篩選出可能相關的結果。
5.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S4中Elasticsearch索引模塊負責將知識庫中的文檔進行索引，該模塊利用ES的向量數據庫，存儲和索引BERT生成的文檔語義向量，通過配置ES的向量數據庫，確保其能夠高效存儲和檢索高維度向量，索引建立后，系統可以在ES中進行向量相似度檢索，提高檢索效率；
6.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S5中地質數據模塊存儲和管理與地質相關的數據，這些數據包括地質測量結果、地質圖表和其他地質相關的數據信息，該模塊的數據將被索引，并在用戶查詢時作為檢索的候選集；地質文檔模塊存儲和管理與地質相關的文檔，這些文檔包括地質報告、研究論文、技術文檔等，地質文檔模塊的數據將被索引，并在用戶查詢時作為檢索的候選集；
7.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S6中通用大模型模塊負責提供與地質行業相關的通用知識和信息，該模塊包含了地質行業的背景知識、常見問題解答和其他相關信息，通過結合通用大模型模塊的信息，系統能夠提供更加全面和準確的檢索結果。
8.根據權利要求1所述的一種基于BERT增強的ES檢索知識庫方法，其特征在于：所述S6中咨詢反饋內容模塊負責收集和處理用戶的反饋信息，通過用戶反饋，可以不斷優化BERT模型和檢索算法，提高檢索結果的準確性和用戶滿意度，具體來說，通過前端界面收集用戶對搜索結果的評價和點擊行為，將收集到的反饋數據用于調整和優化系統。
...【技術特征摘要】
1.一種基于bert增強的es檢索知識庫方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于bert增強的es檢索知識庫方法，其特征在于：所述s1中的用戶咨詢模塊是方法的入口，用戶通過該模塊輸入查詢請求，首先接收用戶的查詢，并進行基礎的預處理，例如分詞、去除停用詞和文本標準化，這一步驟確保查詢文本能夠被后續的bert模型高效處理；權限查詢模塊負責驗證用戶的權限，確保只有授權用戶才能訪問特定的數據和知識，該模塊通過驗證用戶身份和權限級別，決定用戶是否可以進行查詢操作，這一步驟提高了系統的安全性和數據保護能力。
3.根據權利要求1所述的一種基于bert增強的es檢索知識庫方法，其特征在于：所述s2中經過權限驗證后，用戶的查詢將傳遞到bert語義理解模塊，該模塊利用預訓練的bert模型對用戶查詢進行語義編碼，生成高維度的語義向量表示，具體過程包括加載預訓練的bert模型，將預處理后的查詢文本輸入模型，通過計算得到查詢的語義向量，這些向量能夠捕捉查詢的語義信息，為后續的檢索提供支持；首先，系統需要加載一個預訓練好的bert模型，選擇使用bert-base模型，其次，用戶輸入的查詢首先需要進行預處理，預處理步驟包括分詞、去除停用詞和文本標準化，bert的分詞器將輸入的文本分解成子詞單元，這些子詞單元將作為模型的輸入，處理后的文本需要轉換為模型可接受的格式，包括將其轉換為tokenids和attention?masks，接著，預處理后的文本輸入到bert模型中進行語義編碼，bert模型將文本轉換為高維度的向量表示，為了獲得整個句子的語義向量，可以使用[cls]標記的輸出作為句子的整體表示，然后，bert模型的輸出是一個高維度的語義向量，通常是768維(bert-base)，這個向量捕捉了輸入文本的語義信息，可以用于相似度計算和檢索，最后將生成的語義向量存儲在數據庫中，以便后續的相似度檢索。
4.根據權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳愛武，周如春，趙雨維，
申請(專利權)人：安徽長江數智云計算科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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