基于煤炭安全生产知识的应答方法及装置与流程

本技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于煤炭安全生产知识的应答方法及装置。

背景技术：

1、由于煤矿生产工程量大，多数项目处于复杂多变的地质条件下，易受地质环境、施工场地及气候因素的影响，所以煤矿生产事故难以得到全面管控。因此，安全管理人员及相关工作人员需要通过各种途径获取煤矿安全生产相关的知识，所以需要耗费大量的人力，且知识获取效率和精准度较低。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本技术提供了一种基于煤炭安全生产知识的应答方法及装置。

2、根据本技术的第一方面，提高了一种基于煤炭安全生产知识的应答方法，包括：

3、获取待应答的煤炭安全生产问题；

4、基于预设的煤炭安全生产知识库，获取与所述待应答的煤炭安全生产问题所匹配的目标知识内容；

5、将所述待应答的煤炭安全生产问题和目标知识内容输入至预设的大模型集群，获取对应的应答数据；其中，所述大模型集群已学习得到基于煤炭安全生产相关问题的及其所匹配的知识内容，输出对应的应答数据的能力。

6、在本技术的一些实施例中，所述基于预设的煤炭安全生产知识库，获取与所述待应答的煤炭安全生产问题所匹配的目标知识内容，包括：

7、将待应答的煤炭安全生产问题进行关键词提取，获取提取到的关键词；

8、在所述煤炭安全生产知识库中对所述关键词进行搜索，判断煤炭安全生产知识库中是否存在目标文档；其中，所述目标文档为包含所述关键词的文档；

9、若所述煤炭安全生产知识库中存在所述目标文档，将所述目标文档确定为所述目标知识内容。

10、在本技术的另一些实施例中，该方法还包括：

11、若所述煤炭安全生产知识库中未存在所述目标文档，基于langchain向量匹配引擎工具，在所述煤炭安全生产知识库中获取与所述关键词匹配的上下文数据；

12、将所述上下文数据确定为所述知识内容。

13、作为一种可能的实现方式，该方法还可以包括：

14、确定所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据；

15、基于历史问答库，根据所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，获取所述待应答的煤炭安全生产问题所对应的推荐问答数据。

16、作为一种示例，所述基于历史问答库，根据所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，获取所述待应答的煤炭安全生产问题所对应的推荐问答数据，包括：

17、根据所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，从所述历史问答库中获取与所述待应答的煤炭安全生产问题关联的召回问答数据；

18、将所述召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

19、作为另一种可能的实现方式，所述方法还包括：

20、基于所述历史问答库，确定所述召回问答数据的特征数据；

21、根据所述召回问答数据的特征数据和所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，确定所述召回问答数据与所述待应答的煤炭安全生产问题之间的相似度分值；

22、根据所述相似度分值对所述召回问答数据进行粗排序，获取粗排序后的召回问答数据；

23、其中，所述将所述召回问答数据，确定为所述推荐问答数据，包括：

24、从所述粗排序后的召回问答数据中确定目标召回问答数据，并将所述目标召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

25、作为又一种可能的实现方式，所述方法还包括：

26、基于所述目标召回问答数据的用户反馈，确定所述大模型集群中每个大模型的优先级；

27、根据每个大模型的优先级，对所述目标召回问答数据进行精排序；

28、其中，所述将所述目标召回问答数据，确定为所述推荐问答数据，包括：

29、将精排序后的目标召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

30、根据本技术的第二方面，提供了一种基于煤炭安全生产知识的应答装置，包括：

31、第一获取模块，用于获取待应答的煤炭安全生产问题；

32、第二获取模块，用于基于预设的煤炭安全生产知识库，获取与所述待应答的煤炭安全生产问题所匹配的知识内容；

33、第三获取模块，用于将所述待应答的煤炭安全生产问题及与其所匹配的知识内容输入至预设的大模型集群，获取所述待应答的煤炭安全生产问题的应答数据；其中，所述大模型集群已学习得到基于煤炭安全生产相关问题的及其所匹配的知识内容，输出对应的应答数据的能力。

34、在本技术的一些实施例中，第二获取模块具体用于：

35、将待应答的煤炭安全生产问题进行关键词提取，获取提取到的关键词；

36、在所述煤炭安全生产知识库中对所述关键词进行搜索，判断煤炭安全生产知识库中是否存在目标文档；其中，所述目标文档为包含所述关键词的文档；

37、若所述煤炭安全生产知识库中存在所述目标文档，将所述目标文档确定为与所述待应答的煤炭安全生产问题所匹配的知识内容。

38、作为一种可能的实现方式，第二获取模块还用于：

39、若所述煤炭安全生产知识库中未存在所述目标文档，基于langchain向量匹配引擎工具，在所述煤炭安全生产知识库中获取与所述关键词匹配的上下文数据；

40、将所述上下文数据确定为与所述待应答的煤炭安全生产问题所匹配的知识内容。

41、在本技术的另一些实施例中，该装置还包括：

42、确定模块，用于确定所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据；

43、第四获取模块，用于基于历史问答库，根据所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，获取所述待应答的煤炭安全生产问题所对应的推荐问答数据。

44、作为一种可能的实现方式，第四获取模块具体用于：

45、根据所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，从所述历史问答库中获取与所述待应答的煤炭安全生产问题关联的召回问答数据；

46、将所述召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

47、作为另一种可能的实现方式，第四获取模块还用于：

48、基于所述历史问答库，确定所述召回问答数据的特征数据；

49、根据所述召回问答数据的特征数据和所述待应答的煤炭安全生产问题的特征数据，确定所述召回问答数据与所述待应答的煤炭安全生产问题之间的相似度分值；

50、根据所述相似度分值对所述召回问答数据进行粗排序，获取粗排序后的召回问答数据；

51、从所述粗排序后的召回问答数据中确定目标召回问答数据，并将所述目标召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

52、作为又一种可能的实现方式，第四获取模块还用于：

53、基于所述目标召回问答数据的用户反馈，确定所述大模型集群中每个大模型的优先级；

54、根据每个大模型的优先级，对所述目标召回问答数据进行精排序；

55、将精排序后的目标召回问答数据，确定为所述推荐问答数据。

56、根据本技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述第一方面所述的方法。

57、根据本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

58、根据本技术的技术方案，获取待应答的煤炭安全生产问题，基于预设的煤炭安全生产知识库，获取与待应答的煤炭安全生产问题所匹配的目标知识内容；将待应答的煤炭安全生产问题和目标知识内容输入至预设的大模型集群，获取对应的应答数据。本方案可以基于煤炭安全生产知识库，并引入大模型集群，来将获取对应的应答数据，从而可以降低相关工作人员获取煤矿安全生产相关知识所需要耗费的人力成本，同时可以提升知识获取效率，也可以基于大模型集群的语义理解及应答生成来提升知识获取的精准性。

59、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。