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公开(公告)号：CN118964388A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411085104.7
申请日：2024-08-08
申请人： 浪潮云信息技术股份公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/2452 , G06N20/00
摘要： 本发明提供了一种基于大模型的行业数据查询方法及装置，该方法为：加载目标行业对应的大模型；获取按照任意查询模式构建的以自然语言表达的查询语句；将查询语句输入大模型，使大模型从目标行业对应的通用数据表中查询与查询语句相匹配的查询结果；若获取得到由大模型反馈的查询结果，输出查询结果。本方案中，加载目标行业对应的大模型，获取用户以自然语言表达的查询语句，将查询语句输入大模型以获得查询结果。用户不需要学习SQL和编写SQL指令，通过自然语言和大模型即可查询想要的查询结果，降低查询成本、提高查询准确率和提高查询效率。
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公开(公告)号：CN118820441A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411095803.X
申请日：2024-08-12
申请人： 浪潮云信息技术股份公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F40/30
摘要： 本申请公开了一种基于行业大模型的多轮问答方法、装置、设备及介质，涉及自然语言处理与机器学习的交叉领域，应用于预设多轮问答系统，包括：将历史问题列表及当前问题输入至预设行业大模型进行语义理解，先判断当前问题是否满足预设完整性条件；若得到的第一判断结果表明满足，基于当前问题完成问答；若表明不满足则基于预设多轮问题合并规则、预设行业大模型、历史问题列表及当前问题进行迭代的问题合并、问题判断，直至满足预设终止条件时得到目标问题判断结果；当目标问题判断结果表明确定的目标合并后问题满足预设完整性条件时，基于目标合并后问题完成问答。通过在不完整时迭代进行问题合并，有效提高了系统的语义理解能力及问答的准确性。
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公开(公告)号：CN118964398A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411082097.5
申请日：2024-08-08
申请人： 浪潮云信息技术股份公司
IPC分类号： G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F40/30 , G06F40/186 , G06N5/02 , G06N20/00 , G06N5/04
摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，具体提供了一种行业大模型生成SQL语句能力增强的训练方法及系统，具有如下步骤：S1、得到行业大模型；S2、测试行业大模型；S3、方法生成训练集；S4、测试训练后的行业大模型。与现有技术相比，本发明能够自动生成符合语义逻辑的SQL语句，并确保问题扩写后的语义与原始问题保持一致，提高了数据处理的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN118708695A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410918204.7
申请日：2024-07-10
申请人： 浪潮云信息技术股份公司
发明人： 林家瑞
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F18/214 , G06F8/60 , G06F9/50 , G06N20/00
摘要： 本申请公开了一种行业大模型优化方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域，包括：识别目标项目对应的行业知识需求，确定目标问答对与数据集，根据目标问答对与数据集确定初始问题集；基于应用程序接口对初始问题集进行语义扩充，以得到目标问题集，利用根据目标问题集确定的训练集对行业大模型进行训练，获取训练后大模型；通过目标问题集确定的测试集对训练后大模型进行分析测试，根据测试结果对训练后大模型进行优化，得到目标大模型；将目标大模型与目标项目上的原始行业大模型进行合并，将合并后大模型部署至预先创建的生产环境，完成对目标项目的大模型的上线与优化。由此，本申请提高了同行业大模型对特定行业数据的回答能力。
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