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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州瑞歐科技有限公司申請的專利一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法及其系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119474326B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510060927.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法及其系統(tǒng)是由朱海東;肖鳳生;張沫;付穎穎;李莉;羅井榮設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法及其系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)搜索技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法。包括：將問題進(jìn)行預(yù)先分類，接著獲取用戶輸入的問題，對問題進(jìn)行預(yù)處理，得到問題文本特征數(shù)據(jù)，再對問題文本特征數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到問題分類值，并判斷問題分類值是否處于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間內(nèi)，并對分類之后的問題進(jìn)行分類處理以回答用戶問題，本發(fā)明能夠利用BERT模型及其內(nèi)部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計算問題分類概率并確定最終分類結(jié)果，相對于RAG技術(shù)中相對簡單的問題分類方式具有明顯優(yōu)勢，RAG技術(shù)在分類時無法充分考慮問題的深層次語義關(guān)系，導(dǎo)致分類不準(zhǔn)確，進(jìn)而會出現(xiàn)難以回答或者答非所問的現(xiàn)象，可以有效提高用戶體驗，提高用戶粘性。

本發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法及其系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種結(jié)合ElasticSearch和AI的搜索問答方法，其特征在于，包括：將問題進(jìn)行預(yù)先分類，其中問題類型分為：關(guān)于網(wǎng)站基本信息的問題a、與網(wǎng)站內(nèi)容相關(guān)的問題b以及通用問題c；獲取用戶輸入的問題文本，并對所述問題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到處理問題文本；對處理問題文本進(jìn)行特征提取，得到問題文本特征數(shù)據(jù)；所述對處理問題文本進(jìn)行特征提取，得到問題文本特征數(shù)據(jù)的步驟包括：將用戶輸入問題的轉(zhuǎn)化為one-hot編碼向量；假設(shè)輸入問題經(jīng)過分詞和去除停用詞后為n個單詞，表示第i個單詞，i=1,2,……n，index（）表示單詞在詞表中的索引，則生成的one-hot編碼向量v的計算公式為： 其中j=0,1,2……，k-1，表示問題文本特征數(shù)據(jù)；基于BERT模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對問題文本特征數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到問題分類值，并判斷問題分類值是否處于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間內(nèi)；其中，經(jīng)過前面的預(yù)處理步驟，問題已被轉(zhuǎn)化為模型可處理的格式，其中，將向量形狀設(shè)為[序列長度L，詞向量維度d]；問題分類值的計算公式為： ；其中，S為問題分類值；對用戶輸入的問題所屬的類型進(jìn)行判斷；若，則最終分類結(jié)果為關(guān)于網(wǎng)站基本信息的問題a；若，則最終分類結(jié)果為網(wǎng)站內(nèi)容相關(guān)的問題b；若，則最終分類結(jié)果為通用問題c；若問題分類值處于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間內(nèi)，將其劃分到網(wǎng)站內(nèi)容相關(guān)的問題b；若問題分類值大于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間最大值，將其劃分到網(wǎng)站基本信息的問題a；若問題分類值小于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間最小值，將其劃分到通用問題c；對分類之后的問題類型進(jìn)行分類處理以回答用戶問題；其中，對于類別a，首先將問題與預(yù)設(shè)的信息庫中的問題模板或關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配；接著，使用LLM根據(jù)檢索到的預(yù)設(shè)網(wǎng)站信息生成回答；最后，將生成的回答輸出給用戶；對于類別c，首先，在歷史聊天記錄數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索；接著，對檢索到的聊天記錄進(jìn)行篩選，優(yōu)先選擇近期的、與當(dāng)前用戶特征相似的用戶的聊天記錄，并生成預(yù)回答內(nèi)容；根據(jù)所述預(yù)回答內(nèi)容，對預(yù)回答進(jìn)行自檢，判斷是否存在錯誤內(nèi)容；若存在錯誤內(nèi)容，則對錯誤內(nèi)容進(jìn)行糾正，并生成修訂回答內(nèi)容，再將修訂回答內(nèi)容輸出給用戶；若不存在錯誤內(nèi)容，則直接將預(yù)回答內(nèi)容輸出給用戶。

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