【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于網約車問答庫領域，具體地說，涉及一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法和裝置。
技術介紹
1、隨著網約車行業(yè)的迅速發(fā)展，用戶對于相關信息查詢的需求日益增長，傳統(tǒng)的faq列表和客服中心已無法滿足實時、高效的服務需求。目前，部分網約車平臺采用關系型數(shù)據(jù)庫構建問答庫系統(tǒng)，但受限于查詢性能和靈活性，難以滿足大規(guī)模并發(fā)查詢和動態(tài)更新的需求。現(xiàn)有的基于關鍵詞搜索引擎的問答庫系統(tǒng)雖然可以實現(xiàn)基本的信息檢索功能，但在處理模糊查詢、多意圖查詢以及關聯(lián)信息推薦等方面仍有不足，不能充分滿足網約車行業(yè)用戶的個性化需求。這些方式普遍存在響應速度慢、信息更新滯后、查詢效率低等問題。現(xiàn)有的問答庫系統(tǒng)普遍采用關系型數(shù)據(jù)庫存儲和檢索問題答案，但在面對大數(shù)據(jù)量、實時更新和高并發(fā)訪問等挑戰(zhàn)時，性能表現(xiàn)受限。
2、在當前競爭激烈的市場環(huán)境中，用戶對信息的獲取期望越來越高，實時性和準確性成為關鍵需求。關系型數(shù)據(jù)庫雖然在結構化數(shù)據(jù)管理方面具有優(yōu)勢，但面對海量數(shù)據(jù)和復雜查詢時，其性能瓶頸明顯，尤其在處理需要快速響應的高并發(fā)請求時，更是捉襟見肘。此外，傳統(tǒng)關鍵詞搜索引擎的局限性在于它們主要依賴于精確匹配，無法理解用戶查詢的意圖和上下文，這導致在處理模糊查詢、多意圖查詢以及需要智能關聯(lián)推薦時，效果不理想，用戶體驗差。
3、有鑒于此特提出本專利技術。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術要解決的技術問題在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種基于elasticsearch的網約車問答庫系
2、為解決上述技術問題，本專利技術采用技術方案的基本構思是：
3、一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法和裝置，包括：以下步驟：
4、確定網約車問答庫的數(shù)據(jù)結構并收集并整理網約車相關的各類問題與權威答案，按照數(shù)據(jù)規(guī)范進行整理和歸類；
5、使用python的sentencetransformer庫和預訓練模型對收集的問題和答案進行向量化編碼；
6、構建elasticsearch的入庫結構并將處理好的數(shù)據(jù)導入elasticsearch，調整系統(tǒng)性能參數(shù)以適應大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)訪問；
7、實時分析用戶查詢時的文本情感，動態(tài)調整回答內容的語氣和風格；
8、使用區(qū)塊鏈技術對所有查詢和響應進行不可篡改的記錄。
9、可選的，收集并整理網約車相關的各類問題與權威答案，按照數(shù)據(jù)規(guī)范進行整理和歸類的步驟為：
10、收集涵蓋政策法規(guī)、操作指南、費用標準、安全提示多個主題的問題和答案并使用深度學習自然語言處理技術對文本進行語義分析和分類；
11、將處理后的數(shù)據(jù)按照預定的結構化格式進行歸類和存儲。
12、可選的，使用python的sentencetransformer庫和預訓練模型對收集的問題和答案進行向量化編碼的步驟為：
13、準備包含文本樣本的數(shù)據(jù)集并對數(shù)據(jù)集進行文本清洗、分詞、去除停用詞步驟；
14、將預處理后的文本數(shù)據(jù)組織成一個列表，每個元素代表一個句子或文檔；
15、使用預處理的文本數(shù)據(jù)作為訓練語料。將實際數(shù)據(jù)集喂入預訓練模型進行訓練；訓練完成后進行模型微調訓練，以提高向量表示的精度和語義匹配效果。
16、可選的，構建elasticsearch的入庫結構，并將處理好的數(shù)據(jù)導入elasticsearch，調整系統(tǒng)性能參數(shù)以適應大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)訪問的步驟為：
17、設計問題和答案的索引模板，包括字段定義、數(shù)據(jù)類型和映射規(guī)則。
18、將向量化處理后的數(shù)據(jù)批量導入elasticsearch集群并根據(jù)實際業(yè)務需求，調整elasticsearch的集群配置；
19、在高并發(fā)訪問場景下，使用負載均衡技術，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和高可用性。調整過程可參考以下公式：其中，p表示系統(tǒng)性能優(yōu)化后的響應時間；q表示每秒查詢量；d表示數(shù)據(jù)量，單位為gb；n表示flasticsearch集群中的節(jié)點數(shù)量；r表示每個節(jié)點的資源分配情況，單位為gb；c表示緩存策略的影響因子，考慮到緩存命中率和緩存大小。
20、可選的，實時分析用戶查詢時的文本情感，動態(tài)調整回答內容的語氣和風格的步驟為：
21、使用預訓練的情感分析模型對用戶查詢的文本進行情感分類，將文本映射到情感向量空間，情感向量表示包括正面(positive)、中性(neutral)和負面(negative)三個主要維度。情感得分計算公式如下：其中，ei表示第iii個查詢的情感得分，wj表示第j個詞的權重，f(tj)表示情感模型對第j個詞的情感評分函數(shù)，n表示查詢文本中的詞數(shù)；
22、根據(jù)情感得分動態(tài)調整回答內容的語氣。調整公式如下：ti＝tbase+α·ei+β·uiti＝tbase+α·ei+β·uiti＝tbase+α·ei+β·ui其中，ti表示調整后的回答內容語氣；tbase表示基礎回答內容；α表示情感得分對語氣調整的影響系數(shù)；ei表示情感得分；β表示用戶歷史偏好對語氣調整的影響系數(shù)；ui表示用戶歷史偏好得分。
23、可選的，入庫結構包括問題的向量化表示、標題、正文、關鍵字、相似問題、知識庫索引id、發(fā)布狀態(tài)、發(fā)布時間的步驟：
24、將每次查詢和響應數(shù)據(jù)生成哈希值，并記錄在區(qū)塊鏈中。具體公式如下：hi表示第i次查詢和響應記錄的哈希值，qi表示第i次查詢的數(shù)據(jù)；ri表示第i次查詢對應的響應數(shù)據(jù)；ti表示時間戳；
25、將一定數(shù)量的查詢和響應記錄的哈希值聚合成一個區(qū)塊，添加到區(qū)塊鏈中。具體公式如下：bk表示第k個區(qū)塊，{hi}表示第i次查詢和響應記錄的哈希值集合，n表示每個區(qū)塊包含的記錄數(shù)量，采用共識算法驗證區(qū)塊的合法性，確保所有節(jié)點上的數(shù)據(jù)一致性。具體公式如下：ck＝consensus(bk)其中：ck表示第k個區(qū)塊的共識驗證結果；bk表示第k個區(qū)塊。
26、可選的，還需要使用量子計算提高深度學習模型訓練的效率和效果，提高語義匹配和相似性搜索的精度和速度
27、通過量子比特和量子門來加速深度學習模型的訓練過程。具體公式如下：其中，qw表示量子加權后的模型參數(shù)；αi表示第i個量子比特的權重；qi表示第i個量子比特；βi表示第i個量子門的權重；gi表示第iii個量子門；γi表示量子比特和量子門交互項的權重；qgi表示第iii個量子比特和量子門的交互項。
28、利用量子計算的并行處理能力，提高語義匹配和相似性搜索的精度和速度。具體公式如下：其中，si表示第i個查詢的相似性得分；m表示訓練樣本數(shù)量；qj表示第j個量子比特；sim(vi，vj)表示第i個和第j個向量的相似性函數(shù)；δ表示量子計算優(yōu)化系數(shù)；p表示量子比特數(shù)量；qk表示第k個量子比特。
29、可選的，入庫結構包括問題的向量化表示、標題、正文、關鍵字、相似問題、知識庫索引id、發(fā)布狀態(tài)、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，收集并整理網約車相關的各類問題與權威答案，按照數(shù)據(jù)規(guī)范進行整理和歸類的步驟為：
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，使用Python的SentenceTransformer庫和預訓練模型對收集的問題和答案進行向量化編碼的步驟為：
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，構建ElasticSearch的入庫結構，并將處理好的數(shù)據(jù)導入ElasticSearch，調整系統(tǒng)性能參數(shù)以適應大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)訪問的步驟為：
5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，實時分析用戶查詢時的文本情感，動態(tài)調整回答內容的語氣和風格的步驟為：
6.根據(jù)權利要求1所述的一種基
7.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，還需要使用量子計算提高深度學習模型訓練的效率和效果，提高語義匹配和相似性搜索的精度和速度
8.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，入庫結構包括問題的向量化表示、標題、正文、關鍵字、相似問題、知識庫索引ID、發(fā)布狀態(tài)、發(fā)布時間。
9.一種基于ElasticSearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的裝置，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，收集并整理網約車相關的各類問題與權威答案，按照數(shù)據(jù)規(guī)范進行整理和歸類的步驟為：
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，使用python的sentencetransformer庫和預訓練模型對收集的問題和答案進行向量化編碼的步驟為：
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于elasticsearch的網約車問答庫系統(tǒng)創(chuàng)建的方法，其特征在于，構建elasticsearch的入庫結構，并將處理好的數(shù)據(jù)導入elasticsearch，調整系統(tǒng)性能參數(shù)以適應大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)訪問的步驟為：
5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于elasticsearch...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：于志杰，
申請(專利權)人：北京白龍馬云行科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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