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基于LangChain+LLM的招投标领域问答系统研究

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针对大语言模型(Large Language Model,LLM,简称大模型)在垂直领域精度不高的问题,本文以招投标文本为例,将大模型和LangChain相结合,构建一个适用于招投标专业领域的问答系统,实现无需数据微调即能理解用户语义并回答问题.首先,基于LangChain对各个文本进行检索并分块,对每个分块文本和问题示例进行向量化,计算问题示例向量与各个分块文本向量的相似度;其次,将检索到相似度高的分块文本和问题示例进行拼接,得到最终的问题;最后,将问题输入大模型后得到专业回答.通过以上操作,可以实现对招投标文本的专业划分以及对招投标文本内容的专业问答等功能,提高大模型在招投标领域实际运用中的性能.
LANGCHAIN+LLM BASED BIDDING FIELD QUESTION ANSWERING SYSTEM RESEARCH

陈迪欢、陆希、张耀峰

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湖北经济学院统计与数学学院,湖北武汉 430205

垂直领域 大模型 招投标 LangChain 专业问答

国家社会科学基金重点项目湖北经济学院统计与数学学院知行人才计划大创项目之湖北经济学院国家级创新训练项目

23ATJ005202311600

2024

大数据时代

大数据时代

ISSN:
年,卷(期):2024.(5)
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