本发明涉及人工智能与自然语言处理(nlp)的交叉领域，具体地说是一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、基于es(elasticsearch)和l0大模型基础能力构建企业问答大模型的方法，其技术背景主要涉及到elasticsearch的搜索技术、l0大模型的深度学习能力以及企业问答系统的需求与发展趋势。
2、elasticsearch(es)是一个基于lucene构建的开源、分布式、restful搜索引擎。它设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。其分布式架构使其能够处理大规模数据，并且提供高效的搜索和分析能力。es的这些特性使得它成为企业数据存储和检索的理想选择。
3、l0大模型代表了当前深度学习领域的最新进展。大模型是指基于分布式计算、机器学习等技术，将海量数据进行处理和分析的一种技术。l0大模型通过在大规模语料库上进行预训练，获得了深度理解和生成自然语言的能力。这种能力使得模型能够理解复杂的语义关系，进而进行精确的语义匹配和推理。
4、而企业问答系统作为企业与客户、员工之间进行信息交互的重要工具，对于提升客户满意度、提高员工工作效率具有重要意义。随着企业数据量的不断增长和用户对信息获取效率的要求提高，传统的问答系统已难以满足企业的需求。
5、故如何利用elasticsearch的搜索功能和l0大模型的深度理解能力，构建一个高效、准确的企业问答大模型是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明的技术任务是提供一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法、系统、设备及介质，来解决如何利用elasticsearch的搜索功能和l0大模型的深度理解能力，构建一个高效、准确的企业问答大模型的问题。
2、本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，该方法具体如下：
3、数据准备与预处理：收集文档、产品说明、常见问题解答及用户反馈的企业内部的各类数据，对收集的企业内部的各类数据进行清洗、去噪、分词及建立索引的预处理操作，将原始数据转化为为适合模型训练和检索的格式；
4、利用elasticsearch(es)进行数据索引和高效检索：在elasticsearch中创建一个新的缩影，并为每个文档设计一个合理的映射(mapping)，映射定义索引中文档的结构；其中，索引中文档的结构包括哪些字段是字符串、数字及日期以及是否应该被索引或存储；
5、l0大模型训练与优化：结合l0大模型进行深度语言理解和生成；
6、模型集成与问答系统构建：将es的检索结果与l0大模型的输出进行集成，构建企业问答大模型；
7、测试与部署：对构建好的企业问答大模型进行功能测试、性能测试和稳定性测试，确包稳定性和可用性；并设计测试方案和效果评估策略进行效果评估，同时将测试通过的企业问答大模型部署到企业生成环境中，为用户提供实时、高效的问答服务。
8、作为优选，利用elasticsearch进行数据索引和高效检索具体如下：
9、根据收集的企业内部的各类数据，将材料中的内容采用词向量方式保存至elasticsearch的索引中；
10、将每个文档内容(原始文本或处理后的文本)和对应的文档向量存储为elasticsearch中的一个文档；
11、文档向量作为一个特殊字段(document_vector)进行存储，利用向量搜索、逆向索引和n-gram技术，进行存储和检索；
12、当发起查询时，搜索引擎将查询转换为数据和相关上下文的数字表示的嵌入，并存储在向量中；再使用knn(k最近邻)算法将现有文档的向量与查询向量进行匹配，根据概念相关性对搜索结果进行排名。
13、作为优选，l0大模型训练与优化具体如下：
14、预训练：利用大模型的语料库对l0大模型进行预训练，并通过自监督学习方式使大模型具备基本的语言理解和生成能力；
15、领域适配：对企业领域的特定需求，对l0大模型进行领域适配训练，并通过引入企业领域的数据和知识，提升模型在企业问答任务上的性能；同时优化prompt以提高大模型在企业问答中的表现是一个复杂但有效的策略；企业问答通常涉及专业知识、业务逻辑和特定领域的术语，因此优化prompt对于确保大模型能够准确理解并回答相关问题至关重要。
16、更优地，预训练采用lora微调，lora微调是一种高效的微调方法，通过在llm(大型语言模型)的权重矩阵上应用分解低秩矩阵，将l0模型的参数量大幅减少，从而降低计算复杂度和内存需求；
17、在lora微调中，每一层的权重矩阵w被拆分为基础矩阵b和两个低秩矩阵e和f的乘积，即w≈b+ef^t；在微调过程中，只需更新e和f，而保留基础模型b不变，从而大大降低存储和计算成本。
18、更优地，lora微调的具体步骤如下：
19、①冻结预训练模型的权重：在微调过程中，预训练l0模型的权重保持不变；
20、②在每个transformer块中注入可训练层：通过在每个transformer块中添加可训练层，对l0模型进行微调；
21、③使用秩-分解矩阵：在微调过程中，使用秩-分解矩阵替代原始权重矩阵，以减少需要训练的参数数量；
22、④聚焦transformer注意力块：在微调过程中，重点关注transformer注意力块，提高微调质量和效率；
23、其中，在选择合适的lora微调方法时，根据具体任务确定微调的目标、数据集及评价指标；同时，还需要调整旁路矩阵的大小、学习率的超参数，以优化微调效果；最后，需要对l0模型进行评估，选择最佳的模型进行部署和应用。
24、更优地，领域适配具体如下：
25、使用业务相关术语：根据企业所在行业和业务领域，使用相关的专业术语和概念构建prompt，助于提高大模型对特定领域的理解能力，使其能够更准确地回答与业务相关的问题；
26、引入示例和案例：通过提供具体的示例和案例，帮助大模型更好地学习和理解问题的结构和模式，助于模型在面对类似问题时能够迅速给出准确的答案；
27、优化prompt长度和结构：过长的prompt可能包含冗余信息，导致模型难以抓住关键点；而过短的prompt则可能缺乏足够的信息供模型理解，因此，需要根据实际情况调整prompt的长度和结构，使prompt的长度和结构既简洁又明了；
28、迭代和优化：通过不断迭代和优化prompt，逐步提高其效果；迭代和优化的内容包括根据模型的反馈和用户的反馈来调整prompt的设计以及尝试不同的prompt风格和表达方式。
29、作为优选，模型集成与问答系统构建具体如下：
30、api接口开发：开发elasticsearch和l0大模型的api接口，实现两者的数据交互和功能调用，并通过把从elasticsearch中检索到的内容和大模型prompt工程结合起来，利用训练优化后的大模型，组织成符合逻辑的答案，返回给询问者；
31、问答逻辑设计：设计问答系统的核心逻辑，核心逻辑包括用户提问的解析、问题类型识别即搜索策略选择；并根据行业场景，利用大模型的分类能力，对用户提出的问题进行初步的分析和预分类，进一步缩小查询范围，查找出语义更相近的内容；
32、集成：将elasticsearch的搜索功能与l0大模型的深度理解能力进行集成；当用户提问时，首先通过elasticsearch进行快速检索，然后利用l0大模型对检索结果进行深度理解和处理，去除不合理的回答内容，最终给出正确、准确、有用的回答。
33、一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的系统，该系统用于实现如上述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法；该系统包括：
34、数据准备与预处理模块，用于收集文档、产品说明、常见问题解答及用户反馈的企业内部的各类数据，对收集的企业内部的各类数据进行清洗、去噪、分词及建立索引的预处理操作，将原始数据转化为为适合模型训练和检索的格式；
35、索引与检索模块，用于利用elasticsearch(es)进行数据索引和高效检索，具体为：在elasticsearch中创建一个新的缩影，并为每个文档设计一个合理的映射(mapping)，映射定义索引中文档的结构；其中，索引中文档的结构包括哪些字段是字符串、数字及日期以及是否应该被索引或存储；
36、l0大模型训练与优化模块，用于结合l0大模型进行深度语言理解和生成；
37、模型集成与问答系统构建模块，用于将es的检索结果与l0大模型的输出进行集成，构建企业问答大模型；
38、测试与部署模块，用于对构建好的企业问答大模型进行功能测试、性能测试和稳定性测试，确包稳定性和可用性；并设计测试方案和效果评估策略进行效果评估，同时将测试通过的企业问答大模型部署到企业生成环境中，为用户提供实时、高效的问答服务。
39、一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；
40、其中，所述存储器存储计算机执行指令；
41、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法。
42、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行时，实现如上述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法。
43、本发明的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法、系统、设备及介质具有以下优点：
44、(一)本发明提升了信息检索效率与准确性：通过集成elasticsearch的高效搜索功能和l0大模型的深度理解能力，本发明能够迅速定位到与用户提问相关的信息，并进行精确匹配和解析；相较于传统的基于关键词匹配的信息检索方式，本发明能够更准确地理解用户意图，从而提供更符合用户需求的信息；
45、(二)本发明增强了企业问答系统的智能性：l0大模型具备强大的语言理解和生成能力，使得企业问答系统能够像人一样理解和回答用户的问题，不仅能够提供更为自然和流畅的交互体验，还能够处理复杂的问题和语义关系，进一步提升系统的智能性和可用性；
46、(三)本发明降低了企业运营成本：通过构建一个高效、准确的企业问答系统，企业可以减少对人工客服的依赖，降低人力成本；同时，自动化和智能化处理也能够减少错误和重复劳动，提高工作效率；
47、(四)本发明提升了用户体验和满意度：通过提供快速、准确、智能的问答服务，该方法能够提升用户的使用体验和满意度；用户可以通过自然语言与企业进行交互，获取所需的信息和帮助，从而增强对企业的信任和忠诚度；
48、(五)本发明促进了知识共享与传承：能够将企业的知识和经验进行整理和归纳，形成一个可查询、可分享的知识库，不仅能够方便员工获取和学习企业的知识，还能够促进知识在企业内部的共享和传承，提升企业的整体竞争力；
49、(六)本发明基于es和l0大模型基础能力构建企业问答大模型的方法具有提升信息检索效率与准确性、增强企业问答系统的智能性、降低企业运营成本、提升用户体验和满意度以及促进知识共享与传承等多重有益效果。，有助于提升企业的服务质量和效率，增强企业的竞争力和市场地位；
50、(七)相较于传统的知识库方案，本发明更侧重于专业情形下的精确性。既保留了材料原有的语义信息，又能进行精准匹配，提高检索效率和准确性；
51、(八)本发明旨在提高企业信息检索的效率与准确性，传统的企业信息检索方法往往基于关键词匹配，无法有效理解和处理复杂的语义信息，导致检索结果不准确、效率低下，通过结合elasticsearch的搜索功能和l0大模型的深度理解能力，本发明能够实现对企业数据的智能分析和精确匹配，提高检索的效率和准确性，从而满足企业对于高效、准确信息获取的需求；
52、(九)本发明致力于构建一个具备广泛适用性的企业问答系统，不同企业拥有不同的数据类型和业务需求，因此需要一个能够灵活适应各种场景的问答系统；同时，基于es和l0大模型的方法可以处理多种类型的数据，包括文本、图片、视频等，并能够通过调整模型参数和优化算法来适应不同的业务需求，具备广泛的适用性，能够满足各种类型企业的需求；
53、(十)本发明还旨在提升企业的服务质量和客户满意度，通过构建一个高效、准确的企业问答系统，企业能够快速响应用户的提问，并提供准确、有用的回答，不仅可以提高员工的工作效率和满意度，还能够提升客户的体验和忠诚度；同时，通过不断优化模型和提高系统的性能，企业还能够不断改善服务质量，赢得更多客户的信任和支持；
54、(十一)本发明基于elasticsearch的强大搜索能力、l0大模型的深度学习能力以及企业对高效、准确问答系统的需求，结合了最新的搜索技术和深度学习技术，为企业提供了一种全新的、高效的信息检索和问答解决方案。
1.一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，利用elasticsearch进行数据索引和高效检索具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，l0大模型训练与优化具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，预训练采用lora微调，lora微调是一种高效的微调方法，通过在llm的权重矩阵上应用分解低秩矩阵；
5.根据权利要求4所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，lora微调的具体步骤如下：
6.根据权利要求3所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，领域适配具体如下：
7.根据权利要求1所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法，其特征在于，模型集成与问答系统构建具体如下：
8.一种基于es和l0大模型构建企业问答大模型的系统，其特征在于，该系统用于实现如权利要求1至6任一所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法；该系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和至少一个处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行时，实现如权利要求1至6中任一所述的基于es和l0大模型构建企业问答大模型的方法。
