本技術(shù)涉及海洋預(yù)警報智能問答，特別是涉及一種基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

1、海洋作為地球生態(tài)系統(tǒng)中最為廣闊的組成部分，對人類文明的起源和發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響。然而，海洋的浩瀚同樣蘊藏著巨大的力量，風(fēng)暴潮、海嘯、海浪、赤潮等海洋災(zāi)害，對人類海上及近岸活動造成巨大的生命和財產(chǎn)損失，嚴(yán)重影響漁業(yè)、航運、旅游和海洋工程等海洋經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此，為了實現(xiàn)海洋防災(zāi)減災(zāi)，發(fā)展海洋預(yù)警報技術(shù)十分重要。

2、海洋預(yù)警報專業(yè)知識是海洋防災(zāi)減災(zāi)的科學(xué)基礎(chǔ)，它不僅記錄了海洋現(xiàn)象的系統(tǒng)觀察，還為海洋預(yù)警報技術(shù)提供了數(shù)據(jù)和理論支持，海洋預(yù)警報專業(yè)知識促進(jìn)了全球海洋預(yù)警報工作者及研究人員的交流和合作，推動了海洋預(yù)警報技術(shù)的傳播與創(chuàng)新。然而，在海洋防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域，面臨著知識體系的廣泛性和復(fù)雜性所帶來的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工知識檢索方式需要耗費大量時間進(jìn)行手動查找、篩選與整理，效率低下，且極為依賴用戶知識背景與經(jīng)驗，檢索到的知識需要經(jīng)過繁瑣的處理、分析和加工過程，才能轉(zhuǎn)化為實際海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)中的有效應(yīng)用，這無疑增加了時間成本和操作復(fù)雜性。因此，迫切需要一種新的海洋預(yù)警報知識檢索、共享、更新與應(yīng)用方式。

3、近年來，以chatgpt為代表的通用大語言模型(large?language?model，llm)展現(xiàn)出在自然語言處理領(lǐng)域的強大能力，一些針對特定專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的模型也應(yīng)運而生，這為解決上述問題提供了嶄新的思路。但現(xiàn)有的特定專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的模型普遍存在以下問題，無法直接應(yīng)用于海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)工作中：(1)內(nèi)容表達(dá)的局限性：現(xiàn)有模型在回答內(nèi)容的表達(dá)形式上較為單一，這限制了其適應(yīng)海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)多樣化需求的能力；(2)模型幻覺問題與知識滯后性：現(xiàn)有模型在知識更新機制方面存在明顯的滯后，訓(xùn)練好的模型無法再進(jìn)行新增知識的輸入。與此同時，缺乏對模型的回答的約束與溯源，模型在回答時易出現(xiàn)幻覺問題，難以滿足海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性與時效性要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的是提供一種基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法及相關(guān)裝置，可應(yīng)用于海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)工作中，實現(xiàn)海洋預(yù)警報的智能問答，并滿足海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性與時效性要求。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提供了如下方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法，所述基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法包括：

4、獲取用戶輸入的問題；

5、將所述問題與每一類任務(wù)鏈的基本信息進(jìn)行匹配，得到與所述問題相匹配的目標(biāo)任務(wù)鏈；所述任務(wù)鏈的類型包括專業(yè)知識問答中選擇題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中判斷題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中簡答題任務(wù)的任務(wù)鏈、文案生成任務(wù)的任務(wù)鏈和摘要總結(jié)任務(wù)的任務(wù)鏈；所述任務(wù)鏈的提示詞模板包括背景知識輸入、任務(wù)描述和問題輸入；所述基本信息包括所述任務(wù)鏈的任務(wù)名稱和任務(wù)描述；

6、基于最近鄰搜索和重排序方法將所述問題與向量數(shù)據(jù)庫中的每一向量化語料進(jìn)行匹配，得到與所述問題相匹配的目標(biāo)向量化語料；所述向量化語料是對海洋預(yù)警報語料進(jìn)行向量化處理所得到的；每當(dāng)海洋預(yù)警報語料發(fā)生更新，則對更新的海洋預(yù)警報語料進(jìn)行向量化處理，以對向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新；

7、將所述目標(biāo)向量化語料填充到所述目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的背景知識輸入，將所述問題填充到所述目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的問題輸入，得到填充后模板，并以所述填充后模板作為輸入，利用海洋預(yù)警報大語言模型輸出對所述問題進(jìn)行回答所得到的答案；所述海洋預(yù)警報大語言模型是對大語言模型進(jìn)行增量預(yù)訓(xùn)練和指令精調(diào)后所得到的。

8、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答裝置，所述基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答裝置包括：

9、問題輸入模塊，用于獲取用戶輸入的問題；

10、任務(wù)鏈匹配模塊，用于將所述問題與每一類任務(wù)鏈的基本信息進(jìn)行匹配，得到與所述問題相匹配的目標(biāo)任務(wù)鏈；所述任務(wù)鏈的類型包括專業(yè)知識問答中選擇題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中判斷題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中簡答題任務(wù)的任務(wù)鏈、文案生成任務(wù)的任務(wù)鏈和摘要總結(jié)任務(wù)的任務(wù)鏈；所述任務(wù)鏈的提示詞模板包括背景知識輸入、任務(wù)描述和問題輸入；所述基本信息包括所述任務(wù)鏈的任務(wù)名稱和任務(wù)描述；

11、向量化語料匹配模塊，用于基于最近鄰搜索和重排序方法將所述問題與向量數(shù)據(jù)庫中的每一向量化語料進(jìn)行匹配，得到與所述問題相匹配的目標(biāo)向量化語料；所述向量化語料是對海洋預(yù)警報語料進(jìn)行向量化處理所得到的；每當(dāng)海洋預(yù)警報語料發(fā)生更新，則對更新的海洋預(yù)警報語料進(jìn)行向量化處理，以對向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新；

12、答案生成模塊，用于將所述目標(biāo)向量化語料填充到所述目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的背景知識輸入，將所述問題填充到所述目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的問題輸入，得到填充后模板，并以所述填充后模板作為輸入，利用海洋預(yù)警報大語言模型輸出對所述問題進(jìn)行回答所得到的答案；所述海洋預(yù)警報大語言模型是對大語言模型進(jìn)行增量預(yù)訓(xùn)練和指令精調(diào)后所得到的。

13、第三方面，本技術(shù)提供了一種計算機設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述的基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法。

14、第四方面，本技術(shù)提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法。

15、第五方面，本技術(shù)提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法。

16、根據(jù)本技術(shù)提供的具體實施例，本技術(shù)公開了以下技術(shù)效果：

17、本技術(shù)提供了一種基于大語言模型的海洋預(yù)警報智能問答方法及相關(guān)裝置，將用戶輸入的問題與每一類任務(wù)鏈的基本信息進(jìn)行匹配，得到與問題相匹配的目標(biāo)任務(wù)鏈，將用戶輸入的問題與向量數(shù)據(jù)庫中的每一向量化語料進(jìn)行匹配，得到與問題相匹配的目標(biāo)向量化語料，將目標(biāo)向量化語料填充到目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的背景知識輸入，將問題填充到目標(biāo)任務(wù)鏈的提示詞模板的問題輸入，得到填充后模板，并以填充后模板作為輸入，利用海洋預(yù)警報大語言模型輸出對問題進(jìn)行回答所得到的答案。由于任務(wù)鏈的類型包括專業(yè)知識問答中選擇題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中判斷題任務(wù)的任務(wù)鏈、專業(yè)知識問答中簡答題任務(wù)的任務(wù)鏈、文案生成任務(wù)的任務(wù)鏈和摘要總結(jié)任務(wù)的任務(wù)鏈，且海洋預(yù)警報大語言模型是對大語言模型進(jìn)行增量預(yù)訓(xùn)練和指令精調(diào)后所得到的，從而可以完成專業(yè)知識問答任務(wù)(選擇題、判斷題、簡答題)、文案生成任務(wù)和摘要總結(jié)任務(wù)，實現(xiàn)海洋預(yù)警報的智能問答，解決現(xiàn)有模型在回答內(nèi)容的表達(dá)形式上較為單一的問題，提高了適應(yīng)海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)多樣化需求的能力。通過設(shè)置向量數(shù)據(jù)庫，能夠在將問題輸入到海洋預(yù)警報大語言模型之前，先基于最近鄰搜索和重排序方法確定與問題相匹配的目標(biāo)向量化語料，可以確定問題的背景知識，使海洋預(yù)警報大語言模型基于背景知識和問題共同確定答案，解決現(xiàn)有模型缺乏對模型的回答的約束與溯源，模型在回答時易出現(xiàn)幻覺的問題，滿足海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性要求。通過設(shè)置每當(dāng)海洋預(yù)警報語料發(fā)生更新，則對更新的海洋預(yù)警報語料進(jìn)行向量化處理，以對向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新，能夠使得向量數(shù)據(jù)庫始終含有最新的海洋預(yù)警報語料，解決現(xiàn)有模型在知識更新機制方面存在明顯的滯后的問題，滿足海洋預(yù)警報業(yè)務(wù)的時效性要求。