本發(fā)明涉及知識檢索，具體的說是一種行業(yè)定制化大模型知識檢索系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、隨著人工智能技術一路高歌猛進，大模型在眾多領域嶄露頭角，蘊藏著巨大的應用潛能，尤其在自然語言處理、圖像識別、語音識別這類前沿領域，深度學習模型已然能夠駕馭復雜數據，輸出智能化成果，通用領域成果斐然?？梢坏┥孀闾囟ㄐ袠I(yè)應用，難題便接踵而至。

2、首當其沖的是行業(yè)特定知識的復雜性。各行業(yè)宛如一座座知識“孤島”，專屬術語、獨特概念、特有知識結構星羅棋布。傳統(tǒng)知識檢索系統(tǒng)慣用通用模型，恰似“一刀切”，難以精準剖析行業(yè)知識的深層肌理，給出的檢索結果常常偏離靶心，準確性、相關性大打折扣。

3、再者，數據規(guī)模和多樣性也是棘手問題。特定行業(yè)堪稱數據“巨無霸”，文本、圖像、音頻、視頻各類數據形態(tài)五花八門?，F有的檢索系統(tǒng)深陷“泥沼”，面對海量又繁雜的數據，運算速度銳減、卡頓頻發(fā)，遭遇性能瓶頸。

4、實時性與動態(tài)更新需求同樣不容小覷。行業(yè)知識如川流不息的江河，時刻在變，檢索系統(tǒng)理應實時同步。無奈現有檢索系統(tǒng)卻慢了半拍，數據更新拖拖拉拉，模型訓練滯后，難以及時輸送前沿資訊。

5、用戶交互體驗也是亟待優(yōu)化之處。用戶滿心期許用日常的自然語言暢意提問，檢索系統(tǒng)秒懂意圖、精準回應?，F實卻不盡人意，現有檢索系統(tǒng)領會自然語言的本事尚淺，答非所問時有發(fā)生，用戶體驗跌入谷底。

6、個性化與定制化服務的缺失，更是讓用戶的多樣訴求難以落地。不同用戶檢索知識時懷揣不同目的，現有檢索系統(tǒng)卻提供“大鍋飯”式服務，難以量體裁衣，滿足個性化需求。

7、為了解決上述問題，研究人員和工程師們已經開展了大量的工作。例如，通過構建領域特定的語料庫來訓練深度學習模型，以提高模型對特定行業(yè)知識的理解和處理能力。此外，利用大數據處理技術來優(yōu)化數據存儲和檢索流程，提高檢索系統(tǒng)的性能。還有研究者嘗試通過引入自然語言理解技術來改善用戶交互體驗。盡管這些研究取得了一定的進展，但仍然存在一些局限性。例如，領域特定模型的訓練往往需要大量的標注數據，而這些數據的獲取成本高昂。此外，現有的個性化服務往往基于簡單的用戶行為分析，缺乏深度的個性化推薦能力。

技術實現思路

1、本發(fā)明針對現有知識檢索系統(tǒng)在特定行業(yè)應用中的局限性，包括對行業(yè)特定知識的理解和處理能力不足，以及在大規(guī)模和多樣化數據上的檢索效率和準確性問題，提供一種行業(yè)定制化大模型知識檢索系統(tǒng)及方法，旨在解決現有知識檢索系統(tǒng)在特定行業(yè)應用中的局限性，提高檢索效率和準確性。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種行業(yè)定制化大模型知識檢索系統(tǒng)，解決上述技術問題采用的技術方案如下：

3、一種行業(yè)定制化大模型知識檢索系統(tǒng)，其包括：

4、收集與構建模塊，用于收集和篩選目標行業(yè)的數據，構建行業(yè)知識庫；

5、模型訓練及優(yōu)化模塊，用于利用行業(yè)知識庫訓練深度學習模型，優(yōu)化模型參數；

6、交互界面模塊，支持用戶輸入檢索需求，支持展示突出關鍵信息且?guī)в猩舷挛男畔⒌臋z索結果，提供結果篩選、排序和導航功能，并支持用戶反饋和個性化設置；

7、檢索算法模塊，支持以用戶的檢索需求作為輸入，并借助深度學習模型，在行業(yè)知識庫中執(zhí)行查詢解析、索引構建、相似度計算和結果排序操作，輸出經過排序的、與用戶查詢意圖最相關的檢索結果；

8、個性化推薦模塊，用于根據用戶的歷史查詢和反饋，學習用戶行為和知識推薦之間的關聯模式，在行業(yè)知識庫的知識和用戶需求之間建立有效聯系，從而動態(tài)調整檢索結果，為用戶提供滿足其需求的定制化檢索結果。

9、可選的，所涉及收集與構建模塊具體包括：

10、需求分析單元，用于對目標行業(yè)進行需求分析，確定目標行業(yè)的知識結構、關鍵術語、專業(yè)概念以及用戶可能的查詢需求；

11、來源選定單元，用于根據需求分析結果，選擇數據來源；

12、數據抓取單元，用于利用自動化的數據抓取技術，從選擇的數據來源中快速收集數據；

13、預處理單元，用于對收集到的數據進行清洗和格式化的預處理操作，以去除無關信息，保留關鍵內容；

14、數據標注單元，用于對預處理后的數據進行標注；

15、數據整合單元，用于把經過預處理且完成標注的數據整合到行業(yè)知識庫中；

16、動態(tài)更新單元，用于建立行業(yè)知識庫的動態(tài)更新機制，定期且依次執(zhí)行數據抓取單元、預處理單元、標注整合單元和數據整合單元；

17、評估優(yōu)化單元，用于對行業(yè)知識庫進行全面評估，檢查其覆蓋面、準確性和可用性是否滿足行業(yè)需求，并根據評估結果，對行業(yè)知識庫進行進一步的優(yōu)化和調整。

18、可選的，所涉及模型訓練及優(yōu)化模塊具體包括：

19、模型選型單元，用于基于行業(yè)特性和行業(yè)知識庫內容，選擇深度學習模型架構；

20、特征工程單元，用于對行業(yè)知識庫進行特征工程，以提取關鍵信息；

21、數據劃分單元，用于將行業(yè)知識庫中的數據按照預設比例劃分為訓練集、驗證集和測試集；

22、訓練流程單元，用于使用訓練集對深度學習模型進行訓練，訓練過程中，使用驗證集進行超參數調優(yōu)，以優(yōu)化模型性能，訓練結束后，使用測試集對模型進行評估；

23、模型微調單元，用于根據模型評估的結果，通過調整模型架構、重新選擇超參數、增加或減少訓練數據對深度學習模型進行微調；

24、迭代終止單元，用于不斷重復和迭代數據劃分單元、訓練流程單元和模型微調單元，直至達到設定的迭代終止條件；

25、模型部署單元，用于將訓練好的深度學習模型部署到知識檢索系統(tǒng)中；

26、自我更新單元，用于通過在線學習或增量學習的方法，使深度學習模型能夠根據新的數據和用戶反饋進行自我更新和優(yōu)化。

27、進一步可選的，所涉及特征工程單元對行業(yè)知識庫進行特征工程，以提取關鍵信息，具體包括：

28、針對行業(yè)知識庫中的文本型數據，運用詞嵌入技術，將字詞映射至低維向量空間；

29、將不同格式的數據統(tǒng)一轉化為數值向量形式；

30、采用主成分分析作為降維手段，擇取最具代表性的低維子空間，留存關鍵信息。

31、可選的，所涉及交互界面模塊具體包括：

32、交互界面單元，用于支持用戶以自然語言形式輸入檢索需求，并傳送至檢索算法模塊；還用于展示突出關鍵信息且?guī)в猩舷挛男畔⒌臋z索結果；

33、結果篩選單元，支持根據用戶選擇的篩選條件對檢索結果進行排序；

34、結果反饋單元，支持用戶對顯示的檢索結果進行評價和反饋；

35、結果導航單元，支持運用分頁、跳轉和高亮顯示中的至少一種方法，實現檢索結果的導航功能；

36、個性化配置單元，提供個性化設置選項，允許用戶根據自己的偏好調整界面布局、主題和字體大小。

37、可選的，所涉及檢索算法模塊具體包括：

38、查詢解析單元，用于利用深度學習模型對用戶輸入的檢索需求進行詞法、句法和語義分析，識別同義詞、近義詞，處理模糊表述，將其轉化為精準的查詢指令；

39、索引構建單元，用于結合行業(yè)知識庫的數據結構，選擇倒排索引、b樹和哈希表至少一種索引技術構建索引，以便快速定位相關知識文檔；

40、相似度計算單元，用于運用向量空間模型、余弦相似度和jaccard相似度中的至少一種方法，實現對用戶輸入和行業(yè)知識庫中數據的相似度計算；

41、結果排序單元，用于根據計算的相似度對檢索結果進行排序，以提供最相關的檢索結果給用戶。

42、可選的，所涉及個性化推薦模塊具體包括：

43、行為追蹤單元，用于記錄用戶在檢索系統(tǒng)中的各種行為數據，構建用戶行為日志數據庫，為個性化推薦提供數據基礎；

44、行為分析單元，用于運用數據挖掘和機器學習技術對收集到的用戶行為數據進行深度分析，識別用戶的行為模式，挖掘用戶的偏好趨勢；

45、特征提取單元，用于從用戶行為數據中提取關鍵的個性化特征，對提取出的個性化特征進行量化和結構化處理，將其轉化為推薦模型可以直接使用的形式；

46、模型構建單元，用于設計推薦模型的架構，確保模型能夠有效集成到現有的知識檢索系統(tǒng)中，并且可以處理大規(guī)模的用戶數據和滿足實時推薦的需求；

47、模型訓練單元，用于利用已經提取的個性化特征和用戶行為數據對推薦模型進行訓練，使推薦模型能夠學習到用戶行為和知識推薦之間的關聯模式，在行業(yè)知識庫的知識和用戶需求之間建立有效聯系；

48、感知推薦單元，用于開發(fā)能夠考慮用戶搜索上下文、時間和地點因素的推薦算法，推薦算法將上下文、時間和地點因素進行量化和特征工程處理后融入到推薦模型的計算過程中，使得推薦結果更加精準地符合用戶在預設情境下的檢索需求；

49、反饋整合單元，用于接收用戶對推薦結果的實時反饋信息，利用這些反饋信息對推薦模型進行進一步的訓練和優(yōu)化，調整推薦模型的參數和推薦策略，使得推薦模型能夠根據用戶的反饋不斷學習和改進，從而更貼合用戶的心意。

50、第二方面，本發(fā)明提供一種行業(yè)定制化大模型知識檢索方法，解決上述技術問題采用的技術方案如下：

51、一種行業(yè)定制化大模型知識檢索方法，其基于第一方面所述的系統(tǒng)，具體實現過程包括：

52、s1、用戶通過交互界面模塊以自然語言形式輸入檢索需求，交互界面模塊將輸入的檢索需求傳送至檢索算法模塊；

53、s2、檢索算法模塊在接收到來自交互界面模塊的用戶檢索需求后，在行業(yè)知識庫中使用深度學習模型執(zhí)行查詢解析、索引構建、相似度計算和結果排序操作，輸出經過排序的、與用戶查詢意圖最相關的檢索結果；

54、s3、個性化推薦模塊根據用戶的歷史查詢和反饋，利用其本身的推薦模型學習用戶行為和知識推薦之間的關聯模式，在行業(yè)知識庫的知識和用戶需求之間建立起有效的聯系，從而動態(tài)調整檢索算法模塊輸出的檢索結果，使得推薦結果更加精準地符合用戶在預設情境下的檢索需求；

55、s4、交互界面模塊展示個性化推薦模塊調整后的檢索結果。

56、可選的，所涉及步驟s2具體包括：

57、s2.1、檢索算法模塊在接收到來自交互界面模塊的用戶檢索需求后，利用深度學習模型對用戶輸入的檢索需求進行詞法、句法和語義分析，識別同義詞、近義詞，處理模糊表述，將其轉化為精準的查詢指令；

58、s2.2、結合行業(yè)知識庫的數據結構，選擇倒排索引、b樹和哈希表至少一種索引技術構建索引，以便快速定位相關知識文檔；

59、s2.3、運用向量空間模型、余弦相似度和jaccard相似度中的至少一種方法，實現對用戶輸入和行業(yè)知識庫中數據的相似度計算；

60、s2.4、根據計算的相似度對檢索結果進行排序，以提供最相關的檢索結果給用戶。

61、可選的，所涉及步驟s3的個性化推薦模塊根據用戶的歷史查詢和反饋，動態(tài)調整檢索算法模塊輸出的檢索結果，使得推薦結果更加精準地符合用戶在預設情境下的檢索需求，這一過程具體包括：

62、s3.1、記錄用戶在檢索系統(tǒng)中的各種行為數據，構建用戶行為日志數據庫，為個性化推薦提供數據基礎；

63、s3.2、運用數據挖掘和機器學習技術對收集到的用戶行為數據進行深度分析，識別用戶的行為模式，挖掘用戶的偏好趨勢；

64、s3.3、從用戶行為數據中提取關鍵的個性化特征，對提取出的個性化特征進行量化和結構化處理；

65、s3.4、利用已經提取的個性化特征和用戶行為數據，對個性化推薦模塊本身的推薦模型進行訓練，使推薦模型能夠學習到用戶行為和知識推薦之間的關聯模式，在行業(yè)知識庫的知識和用戶需求之間建立有效聯系；

66、s3.5、使用個性化推薦模塊本身的推薦算法將上下文、時間和地點因素進行量化和特征工程處理，隨后融入到推薦模型的計算過程中，使得推薦結果更加精準地符合用戶在預設情境下的檢索需求。

67、本發(fā)明的一種行業(yè)定制化大模型知識檢索系統(tǒng)及方法，與現有技術相比具有的有益效果是：

68、1、本發(fā)明利用深度學習技術對行業(yè)術語、概念和知識結構進行學習和理解，從而實現對行業(yè)知識的高效檢索，旨在解決現有知識檢索系統(tǒng)在特定行業(yè)應用中的局限性，為目標行業(yè)提供高效、準確、個性化的知識檢索服務；

69、2、本發(fā)明能夠更好地理解和處理特定行業(yè)的復雜知識，提供實時更新、個性化定制的知識檢索服務，從而滿足不同用戶的個性化需求。