基于大语言模型的烟草行业知识库问答系统研究与应用  

作　　者：区希明 陈亮 汪子云 何文郁 曾迪励 

机构地区：[1]广东烟草河源市有限责任公司,广东河源517001

出　　处：《数码设计(电子版)》2024年第3期0134-0136,共3页

摘　　要：本项目旨在基于烟草行业岗位适配性需求,利用开源大语言模型技术对传统的办公模式进行升级。基于预训练语言模型在大规模语料库上进行无监督学习,获得丰富的语义知识和上下文理解能力,回答与特定领域或实体相关的问题,并融合模型的语义理解能力与知识库的领域知识,从而提升问答系统的准确性和效率。通过私有化部署ChatGLM2-6B模型,结合中文语句向量化、P-tuningv2调优和向量数据库等技术,构建一个涉及烟草内部各项工作制度、流程资料的本地知识库问答系统。以问答形式实现行业内部各岗位工作项目对应流程技巧、业务知识的自用自取,帮助新入职员工或者调岗职工更加快速高效地适应新的岗位,规范业务流程,提升管理水平,助力烟草行业的数字化转型及高质量发展。

关 键 词：大语言模型 中文语句向量化 向量数据库 知识库问答 

分 类 号：G250.74[文化科学—图书馆学]