本技术涉及大模型应用领域，尤其涉及一种问答处理方法、装置及系统。
背景技术：
1、近年来，大模型（large models，lm）在多种问答任务上取得了显著的成果，能够准确理解和响应人类指令，使其能够正确理解并回答复杂问题，已被普遍应用于各种智能问答场景。
2、然而，对于不同用户提出的相同问题信息，目前基于大模型的问答处理系统都是输出相同的答复信息，无法保证该答复信息满足所有用户的实际需求，影响了问答准确性和可靠性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本技术提供了以下方案：
2、本技术第一方面提供一种问答处理方法，所述方法包括：
3、获取用户输入的问题信息以及所述用户的身份信息；
4、将所述身份信息和所述问题信息输入大模型，从与所述问题信息的查询意图相匹配的私域知识库中，查询用以答复所述问题信息的至少一条候选知识数据；
5、通过所述大模型对所述至少一条候选知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息；
6、输出所述目标答复信息。
7、在一种可能的实现中，所述将所述身份信息和所述问题信息输入大模型，从与所述问题信息的查询意图相匹配的私域知识库中，查询用以答复所述问题信息的至少一条候选知识数据，包括：
8、获得用于引导大模型处理所述问题信息的任务提示信息；
9、将所述身份信息、所述问题信息和所述任务提示信息输入大模型，依据所述任务提示信息包含的第一任务提示词，引导所述大模型对所述问题信息进行意图识别，得到至少一种查询意图；
10、如果确定所述至少一种查询意图与针对目标业务场景的第一查询意图相匹配，从针对所述目标业务场景的私域知识库中，查询用以答复所述第一查询意图的至少一条候选知识数据。
11、在一种可能的实现中，所述通过所述大模型对所述至少一条候选知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息，包括：
12、依据所述任务提示信息包含的第二任务提示词，引导所述大模型从所述至少一条候选知识数据中，筛选对应所述身份信息的至少一条目标知识数据；
13、如果所述目标知识数据包含多条，依据所述任务提示信息包含的第三任务提示词，将多条所述目标知识数据批量输入所述大模型；
14、依据所述第二任务提示词，引导所述大模型对各条所述目标知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息。
15、在一种可能的实现中，所述依据所述第二任务提示词，引导所述大模型对所述目标知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息，包括：
16、依据所述第二任务提示词，引导所述大模型按照所述身份信息指示的答复方式，对各条所述目标知识数据进行转换处理，对应生成符合所述答复方式的第一答复信息；
17、如果所述第一答复信息为多条，对多条所述第一答复信息进行重组，生成符合所述答复方式的目标答复信息。
18、在一种可能的实现中，所述将所述身份信息和所述问题信息输入大模型后，还包括：
19、如果确定所述至少一种查询意图还包含第二查询意图，所述第二查询意图与针对目标业务场景的第一查询意图无法匹配，利用所述大模型，生成用以答复所述第二查询意图的至少一条第二答复信息；
20、所述对所述至少一条目标知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息包括：
21、依据所述任务提示信息包含的第三任务提示词，将各条所述目标知识数据和各条所述第二答复信息批量输入大模型；
22、依据所述第二任务提示词，引导所述大模型对各条所述目标知识数据和各条所述第二答复信息同时进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息。
23、在一种可能的实现中，所述从针对所述目标业务场景的私域知识库中，查询用以答复所述第一查询意图的至少一条候选知识数据，包括：
24、从针对所述目标业务场景的私域知识库中，查询与所述第一查询意图的查询词匹配的多条知识数据以及各自的知识匹配度；
25、依据所述知识匹配度，从查询到的所述多条知识数据中，筛选至少一条候选知识数据。
26、在一种可能的实现中，所述依据所述任务提示信息包含的第一任务提示词，引导所述大模型对所述问题信息进行意图识别，得到至少一种查询意图，包括：
27、依据所述任务提示信息包含的第一任务提示词，引导所述大模型对所述问题信息进行意图识别，输出至少一种查询意图的提问信息；
28、获取所述用户针对所述提问信息输入的问题补充信息；
29、依据所述问题补充信息和所述问题信息，获得所述至少一种查询意图。
30、在一种可能的实现中，所述大模型是通过人工智能控制平台针对目标业务场景的问答任务训练得到的；
31、其中，所述人工智能控制平台针对目标业务场景的问答任务训练所述大模型的过程包括：
32、所述人工智能控制平台获取问答训练数据；
33、利用所述问答训练数据，对大语言模型进行训练，得到预训练模型；
34、依据针对目标业务场景下的多种问答处理任务的任务提示信息，获取任务指令微调数据；
35、利用所述任务指令微调数据，调整所述预训练模型的模型参数，得到所述大模型。
36、在一种可能的实现中，所述利用所述任务指令微调数据，调整所述预训练模型的模型参数，得到所述大模型，包括：
37、利用所述任务指令微调数据，调整所述预训练模型的模型参数，得到适用于所述多种问答处理任务的微调模型；
38、利用所述微调模型和视觉编码器，构建多模态大模型；
39、从针对目标业务场景的私域知识库中，获取多模态样本数据；所述私域知识库包括相应私域对应的所述目标业务场景下产生的文本、图像、音频和视频中至少两种模态的知识数据；
40、依据所述任务提示信息，利用所述多模态样本数据，对所述多模态大模型进行训练，得到所述大模型，以部署到所述目标业务场景所在私域的问答处理系统。
41、本技术第二方面还提供了一种问答处理装置，所述装置包括：
42、信息获取模块，用于获取用户输入的问题信息以及所述用户的身份信息；
43、查询模块，用于将所述身份信息和所述问题信息输入大模型，从与所述问题信息的查询意图相匹配的私域知识库中，查询用以答复所述问题信息的至少一条候选知识数据；
44、生成模块，用于通过所述大模型对所述至少一条候选知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息；
45、输出模块，用于输出所述目标答复信息。
46、本技术第三方面还提供了一种问答处理系统，所述系统包括：
47、私域知识库，用于存储针对目标业务场景的知识数据；
48、存储设备，用于存储鉴权说明表，所述鉴权说明表指示不同用户的身份信息与所述私域知识库中各条所述知识数据之间的对应关系；
49、部署大模型的电子设备，用于实现如上述的问答处理方法。
1.一种问答处理方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述将所述身份信息和所述问题信息输入大模型，从与所述问题信息的查询意图相匹配的私域知识库中，查询用以答复所述问题信息的至少一条候选知识数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述通过所述大模型对所述至少一条候选知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，所述依据所述第二任务提示词，引导所述大模型对所述目标知识数据进行处理，生成对应所述身份信息的目标答复信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，所述将所述身份信息和所述问题信息输入大模型后，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，所述从针对所述目标业务场景的私域知识库中，查询用以答复所述第一查询意图的至少一条候选知识数据，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，所述依据所述任务提示信息包含的第一任务提示词，引导所述大模型对所述问题信息进行意图识别，得到至少一种查询意图，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，所述大模型是通过人工智能控制平台针对目标业务场景的问答任务训练得到的；
9.一种问答处理装置，所述装置包括：
10.一种问答处理系统，所述系统包括：
