【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及智能問(wèn)答，尤其涉及一種安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法及智能問(wèn)答系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、大模型一般指參數(shù)數(shù)量龐大、擁有大量神經(jīng)元和層級(jí)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，例如針對(duì)文本數(shù)據(jù)(也稱語(yǔ)料)的大型語(yǔ)言模型(large?language?model，llm)。大型語(yǔ)言模型通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，能夠執(zhí)行各種自然語(yǔ)言處理(natural?language?processing，nlp)任務(wù)。
2、在基于大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)問(wèn)答系統(tǒng)時(shí)，通常需要通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練使得問(wèn)答系統(tǒng)獲得了廣泛的知識(shí)，也就是說(shuō)，問(wèn)答系統(tǒng)回答時(shí)所采用的知識(shí)基礎(chǔ)主要來(lái)源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
3、但是，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中某一領(lǐng)域的信息不足，那么該問(wèn)答系統(tǒng)在面對(duì)這一領(lǐng)域的具體問(wèn)題時(shí)，可能給出不準(zhǔn)確的回答甚至無(wú)法進(jìn)行回答。例如，在安全等高度專業(yè)化的領(lǐng)域，系統(tǒng)可能因?yàn)槿狈ψ銐蛏钊氲膶I(yè)知識(shí)而無(wú)法提供準(zhǔn)確解答。可見(jiàn)，基于現(xiàn)有問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法構(gòu)建出的問(wèn)答系統(tǒng)，與真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景之間的聯(lián)系存在欠缺，實(shí)用性較差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法及智能問(wèn)答系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法構(gòu)建出的問(wèn)答系統(tǒng)，與真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景之間的聯(lián)系存在欠缺的問(wèn)題。
2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)至少包括智能問(wèn)答系統(tǒng)使用方提供的安全領(lǐng)域的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)第一接口api從第三方安全平臺(tái)獲取的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建問(wèn)答大模型，以及
3、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，構(gòu)建至少一個(gè)輕量化模型的步驟包括：基于使用方對(duì)目標(biāo)任務(wù)的任務(wù)需求，確定輕量化模型包括的目標(biāo)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)及各個(gè)目標(biāo)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)之間的排列關(guān)系；任務(wù)需求至少包括對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的檢測(cè)分析需求、對(duì)數(shù)值的預(yù)測(cè)需求以及對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分類(lèi)需求；在建模界面中，基于排列關(guān)系對(duì)各個(gè)目標(biāo)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排列，以及設(shè)置各個(gè)目標(biāo)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)的模型參數(shù)，以對(duì)輕量化模型建模；其中，當(dāng)目標(biāo)任務(wù)為周期性任務(wù)時(shí)，目標(biāo)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)中至少包括周期性節(jié)點(diǎn)。
4、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，輕量化模型具體用于為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，得到標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)；基于問(wèn)答大模型及輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟前，還包括：為問(wèn)答大模型構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，以使問(wèn)答大模型基于知識(shí)庫(kù)形成答案；知識(shí)庫(kù)中至少包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)及以向量方式存儲(chǔ)的使用方提供的參考文檔；基于問(wèn)答大模型及輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：在問(wèn)答大模型基于使用方的問(wèn)題形成答案后，將問(wèn)題及答案合并為問(wèn)答對(duì)，并將問(wèn)答對(duì)保存至知識(shí)庫(kù)中，以使問(wèn)答大模型基于知識(shí)庫(kù)完成優(yōu)化；問(wèn)答對(duì)包括一個(gè)或多個(gè)問(wèn)答輪次的問(wèn)題及答案；和/或，在輕量化模型輸出標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)后，將標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)保存至知識(shí)庫(kù)中，以使問(wèn)答大模型基于知識(shí)庫(kù)完成優(yōu)化；以及，針對(duì)每個(gè)輕量化模型，按照第一預(yù)設(shè)周期集合其對(duì)應(yīng)的執(zhí)行狀態(tài)，形成任務(wù)列表，并基于任務(wù)列表形成第一可視化界面，以管理輕量化模型；執(zhí)行狀態(tài)至少包括模型狀態(tài)、目標(biāo)任務(wù)的數(shù)量、輕量化模型打標(biāo)簽的準(zhǔn)確率、執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的耗時(shí)、累計(jì)執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的數(shù)量以及最后一次執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的時(shí)間。
5、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，基于問(wèn)答大模型及輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：基于標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)修改輕量化模型的對(duì)應(yīng)的運(yùn)行節(jié)點(diǎn)的模型參數(shù)。
6、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，基于問(wèn)答大模型及輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：在將智能問(wèn)答系統(tǒng)部署在使用方的主機(jī)后，建立智能問(wèn)答系統(tǒng)與主機(jī)之間的通信通道；基于通信通道獲取實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理的步驟至少包括將實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為目標(biāo)格式。
7、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)，智能問(wèn)答系統(tǒng)是基于第一方面提供的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法及其各個(gè)實(shí)現(xiàn)方式構(gòu)建的；智能問(wèn)答系統(tǒng)包括問(wèn)答大模型及至少一個(gè)輕量化模型，問(wèn)答大模型用于針對(duì)使用方的問(wèn)題形成答案，輕量化模型用于基于使用方的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)，目標(biāo)任務(wù)是由使用方發(fā)布的。
8、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，智能問(wèn)答系統(tǒng)還包括知識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)是基于歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及使用方提供的參考文檔構(gòu)建的；問(wèn)答大模型具體用于：基于使用方提出的問(wèn)題對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行檢索，和/或，利用搜索引擎進(jìn)行檢索，得到多條候選文檔；基于使用方提出的問(wèn)題對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行檢索的步驟至少包括對(duì)問(wèn)題進(jìn)行向量化轉(zhuǎn)換，并基于問(wèn)題對(duì)參考文檔進(jìn)行向量匹配；針對(duì)每一條候選文檔，計(jì)算第一相似度；按照第一相似度由大至小的順序，選取n個(gè)第一相似度對(duì)應(yīng)的候選文檔作為相關(guān)文檔，基于相關(guān)文檔形成答案，并將答案反饋至使用方；
9、第一相似度是基于以下公式計(jì)算的：
10、score＝0.2*scorefuzzy+0.1*scorecosine+0.4*scorebm25+0.3*scorelevenshtein；
11、其中，score表示第一相似度；scorefuzzy表示問(wèn)題和候選文檔的fuzzy相似度算法的分?jǐn)?shù)，scorecosine中表示問(wèn)題和候選文檔經(jīng)過(guò)向量化之后的余弦相似度計(jì)算的分?jǐn)?shù)，scorebm25中表示問(wèn)題和候選文檔的bm25相似度算法的分?jǐn)?shù)，scorelevenshtein中表示問(wèn)題和候選文檔的萊文斯坦距離相似度算法的分?jǐn)?shù)，0.2、0.1、0.4及0.3表示加權(quán)系數(shù)。
12、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，按照第一相似度由大至小的順序，選取n個(gè)第一相似度對(duì)應(yīng)的候選文檔形成答案，并將答案反饋至使用方的步驟后，問(wèn)答大模型還用于：計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率及f1值；其中，計(jì)算準(zhǔn)確率的公式為：準(zhǔn)確率p＝相關(guān)文檔的總數(shù)量/候選文檔的總數(shù)量*100％；計(jì)算召回率的公式為：召回率r＝相關(guān)文檔的總數(shù)量/參考文檔的總數(shù)量*100％；計(jì)算f1值的公式為：p*r*2/(p+r)；按照第二預(yù)設(shè)周期，將準(zhǔn)確率、召回率及f1值保存至數(shù)據(jù)庫(kù)。
13、在一些可實(shí)現(xiàn)的方式中，還包括模型調(diào)用模塊，具體用于：響應(yīng)于智能問(wèn)答系統(tǒng)使用方發(fā)布的目標(biāo)任務(wù)，基于目標(biāo)任務(wù)的類(lèi)型確定目標(biāo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及用于執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的目標(biāo)輕量化模型；調(diào)用目標(biāo)輕量化模型，以使目標(biāo)輕量化模型為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，得到標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)；基于標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)形成第二可視化界面，并將第二可視化界面向使用方展示；以及，將標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)。
14、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建裝置，包括：獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)至少包括智能問(wèn)答系統(tǒng)使用方提供的安全領(lǐng)域的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)第一接口api從第三方安全平臺(tái)獲取的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；第一構(gòu)建模塊，用于基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建問(wèn)答大模型，以及，構(gòu)建至少一個(gè)輕量化模型；其中，問(wèn)答大模型用于針對(duì)使用方的問(wèn)題形成答案，輕量化模型用于基于使用方的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，構(gòu)建至少一個(gè)輕量化模型的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，所述輕量化模型具體用于為所述實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，得到標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，基于所述問(wèn)答大模型及所述輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，基于所述問(wèn)答大模型及所述輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：
6.一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)，其特征在于，所述智能問(wèn)答系統(tǒng)是基于權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的構(gòu)建方法構(gòu)建的；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)，其特征在于，所述智能問(wèn)答系統(tǒng)還包括知識(shí)庫(kù)，所述知識(shí)庫(kù)是基于歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及使用方提供的參考文檔構(gòu)建的；
8.
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)，其特征在于，還包括模型調(diào)用模塊，具體用于：
10.一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建裝置，其特征在于，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，構(gòu)建至少一個(gè)輕量化模型的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，所述輕量化模型具體用于為所述實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，得到標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，基于所述問(wèn)答大模型及所述輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的安全領(lǐng)域智能問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方法，其特征在于，基于所述問(wèn)答大模型及所述輕量化模型構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)的步驟后，還包括：
6.一種基于大...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：崔曉文，高峰，張志超，軒曉荷，吳大明，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京神州泰岳軟件股份有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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