一种知识问答方法、装置和电子设备与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种知识问答方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、随着自研工业软件的发展，软件的易用性越来越受到大家的重视，ai（artificialintelligence，人工智能）技术的持续迭代与进步，促使市面上开始出现各类智能问答助手，例如软件问答助手。一个好的软件问答助手能协助用户快速、准确地解决软件相关问题，从而大幅度提升软件的易用性。

2、已知技术中，智能问答助手通常提供基于rag（retrieval-augmentedgeneration，检索增强生成）的智能问答方案，该方案根据向量相似度从数据库中查询并召回与用户问题相似度高的数据块，进而由大模型基于召回的数据块和用户问题进行回答。然而，上述实现方式的准确率较低，难以为用户问题生成高准确率的答案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种知识问答方法、装置和电子设备，用于通过基于知识库的全局知识摘要对用户问题进行意图识别，来从知识库的全局视野上更清晰、准确地理解用户问题，进而提升对用户问题的回答准确性。

2、具体技术方案如下：

3、一种知识问答方法，包括：

4、获取待解答的第一问题和第一知识库的全局知识摘要，所述全局知识摘要包括所述第一知识库包含的各知识文档分别提供的知识的知识摘要；

5、基于所述全局知识摘要，确定所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识；

6、响应于确定出所述目标知识，基于所述目标知识对所述第一问题进行改写，得到第二问题；

7、通过大模型，基于所述目标知识、所述第一问题和所述第二问题，生成所述第一问题对应的第一答案。

8、可选的，所述全局知识摘要还包括：所述第一知识库中各知识文档所提供的知识分别对应的位置信息；

9、基于所述全局知识摘要，确定所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识，包括：

10、将所述全局知识摘要、所述第一问题和第一提示词信息输入大模型，得到大模型输出的目标位置信息；

11、其中，所述目标位置信息指示所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识对应的位置，所述第一提示词信息用于指示大模型确定所述全局知识摘要表征的第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识。

12、可选的，基于所述目标知识对所述第一问题进行改写，得到第二问题，包括：

13、生成与各条目标知识分别对应的各个目标子问题；

14、其中，每条目标知识对应的目标子问题，包括所述第一问题中与所述目标知识相关的提问，和所述目标知识对应的目标位置信息中的至少之一；所述第二问题包括各个所述目标子问题。

15、可选的，通过大模型，基于所述目标知识、所述第一问题和所述第二问题，生成所述第一问题对应的第一答案，包括：

16、通过大模型，基于所述目标知识和所述第二问题，生成所述第二问题对应的第二答案；

17、通过大模型，基于所述第一问题、所述第二问题和所述第二答案，生成所述第一问题对应的第一答案。

18、可选的，通过大模型，基于所述目标知识和所述第二问题，生成所述第二问题对应的第二答案，包括：

19、基于每条目标子问题中的目标位置信息，从所述第一知识库获取每条目标子问题对应的目标知识；

20、通过大模型基于每条目标子问题和每条目标子问题对应的目标知识，生成每条目标子问题对应的子答案；所述第二答案包括各条目标子问题分别对应的子答案；

21、通过大模型，基于所述第一问题、所述第二问题和所述第二答案，生成所述第一问题对应的第一答案，包括：

22、将所述第一问题、各条目标子问题、各条目标子问题分别对应的子答案和第二提示词信息输入大模型，得到大模型输出的所述第一答案；

23、其中，所述第二提示词信息用于指示大模型基于各项输入信息为输入的第一问题生成对应的第一答案。

24、可选的，在基于所述全局知识摘要，确定所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识之前，上述方法还包括：

25、从第二知识库获取目标历史对话数据，所述第二知识库包括与使用者之间的历史对话数据；

26、基于所述目标历史对话数据对所述第一问题进行改写，得到第三问题，以在确定出所述目标知识情况下，基于所述目标知识对所述第三问题进行改写，得到所述第二问题。

27、可选的，在获取待解答的第一问题和第一知识库的全局知识摘要之前，上述方法还包括：

28、按预定层级结构对所述第一知识库中的各知识文档进行知识提取；

29、通过大模型生成所提取的各知识分别对应的知识摘要，以得到所述全局知识摘要。

30、可选的，上述方法还包括：

31、获得大模型输出的答案中满足目标条件的目标答案，和所述目标答案对应的目标问题；

32、将所述目标问题和所述目标答案添加至所述第一知识库，以在待解答问题与所述目标问题满足相似性条件情况下，使所述大模型基于所述目标答案生成所述待解答问题对应的答案。

33、一种知识问答装置，包括：

34、获取模块，用于获取待解答的第一问题和第一知识库的全局知识摘要，所述全局知识摘要包括所述第一知识库包含的各知识文档分别提供的知识的知识摘要；

35、确定模块，用于基于所述全局知识摘要，确定所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识；

36、改写模块，用于响应于确定出所述目标知识，基于所述目标知识对所述第一问题进行改写，得到第二问题；

37、生成模块，用于通过大模型，基于所述目标知识、所述第一问题和所述第二问题，生成所述第一问题对应的第一答案。

38、一种电子设备，包括：

39、存储器，用于存放计算机程序；

40、处理器，用于通过调用并执行所述存储器中的计算机程序，实现如上文提供的任一种知识问答方法。

41、一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包含用于执行如上文提供的任一种知识问答方法的程序代码。

42、根据以上方案可知，本申请提供的知识问答方法、装置和电子设备，通过构建第一知识库的全局知识摘要，并以全局知识摘要为依据，确定第一知识库中与待解答的第一问题相关的目标知识，进而基于目标知识对第一问题进行改写，实现了基于第一知识库的整体全局知识摘要对用户问题进行意图识别，相应可实现从整个第一知识库的全局视野上更清晰、准确地理解用户问题（第一问题），便于大模型基于第一知识库的全局内容对用户问题进行高效、准确的思考，从而本申请可提升对用户问题的回答准确性，能够使大模型进行高准确率的问题回答。

1.一种知识问答方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的知识问答方法，其特征在于，所述全局知识摘要还包括：所述第一知识库中各知识文档所提供的知识分别对应的位置信息；

3.根据权利要求2所述的知识问答方法，其特征在于，基于所述目标知识对所述第一问题进行改写，得到第二问题，包括：

4.根据权利要求3所述的知识问答方法，其特征在于，通过大模型，基于所述目标知识、所述第一问题和所述第二问题，生成所述第一问题对应的第一答案，包括：

5.根据权利要求4所述的知识问答方法，其特征在于，通过大模型，基于所述目标知识和所述第二问题，生成所述第二问题对应的第二答案，包括：

6.根据权利要求1所述的知识问答方法，其特征在于，在基于所述全局知识摘要，确定所述第一知识库中与所述第一问题相关的目标知识之前，还包括：

7.根据权利要求1所述的知识问答方法，其特征在于，在获取待解答的第一问题和第一知识库的全局知识摘要之前，还包括：

8.根据权利要求1所述的知识问答方法，其特征在于，还包括：

9.一种知识问答装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：