【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及交通，具體而言，涉及一種問答數據處理方法和裝置、存儲介質及電子設備。
技術介紹
1、大語言模型(簡稱大模型)技術正在經歷快速的發展。隨著計算能力的提升和數據可用性的增加，大模型已經能夠處理越來越復雜的任務。當前大模型理解能力和推理能力有限，而業界常用的智能體(agent)開發模式不能穩定的完成應用程序與大模型的交互，使得信息化系統整體的穩定性不能達到生產環境的要求，且容易出現死循環的，此外，大模型在需要精準數據場景下得到的結果的精準度不高，用戶體驗不佳。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種問答數據處理方法和裝置、存儲介質及電子設備，以至少解決相關技術中大模型系統的穩定性較低，在需要精準數據場景下得到的結果精準度不高，用戶體驗不佳的技術問題。
2、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種問答數據處理方法，包括：將目標項目對應的資源進行預處理，得到預處理數據；接收用戶輸入的針對所述目標項目的提問信息，從所述預處理數據中篩選與所述提問信息匹配的匹配數據；基于所述提問信息獲取目標輸入信息，將所述目標輸入信息和所述匹配數據輸入至預設的大語言模型，獲取所述預設的大語言模型生成的答案資源。
3、根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種問答數據處理裝置，包括：預處理單元，用于將目標項目對應的資源進行預處理，得到預處理數據；篩選單元，用于接收用戶輸入的針對所述目標項目的提問信息，從所述預處理數據中篩選與所述提問信息匹配的匹配數據；獲取單元，用于基于所述提問信
4、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，上述存儲器中存儲有計算機程序，上述處理器被設置為通過上述計算機程序執行上述的問答數據處理方法。
5、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種計算機可讀的存儲介質，該計算機可讀的存儲介質中存儲有計算機程序，其中，該計算機程序被設置為運行時執行上述問答數據處理方法。
6、在本申請實施例中，采用了將目標項目對應的資源進行預處理，得到預處理數據；接收用戶輸入的針對所述目標項目的提問信息，從所述預處理數據中篩選與所述提問信息匹配的匹配數據；基于所述提問信息獲取目標輸入信息，將所述目標輸入信息和所述匹配數據輸入至預設的大語言模型，以獲取所述預設的大語言模型生成的答案資源的方法；在上述方法中，基于從所述預處理數據中提前篩選出與所述提問信息匹配的匹配數據，然后根據匹配數據可以精準的獲取到用戶提出的問題對應的答案，不僅能夠提升大模型系統的穩定性，而且還能滿足在精準數據場景下得到精準度較高結果的需求，顯著提升了用戶體驗。
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1.一種問答數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述提問信息獲取目標輸入信息，將所述目標輸入信息和所述匹配數據輸入至預設的大語言模型，獲取所述預設的大語言模型生成的答案資源，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述答案資源包括文本信息和服務調用接口，所述獲取所述預設的大語言模型生成的答案資源，包括以下至少之一：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述，所述基于所述目標代碼生成所述提問信息對應的所述服務調用接口，包括：
5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述資源包括文檔資源、數據庫信息和服務接口中的至少之一，將目標項目對應的資源進行預處理，得到預處理數據，包括以下至少之一：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一數量和第二數量的和值，獲取與所述提問信息匹配的匹配數據，包括：
8.一種問答數據處理裝置，其特征在于，包括：
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