【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种用于rag的优化识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、rag系统，是一种检索增强生成系统，其结合信息检索和生成技术，旨在提高生成式ai系统的性能；该技术通过从数据源检索相关信息，并将其注入到大型语言模型的提示中，以增强生成过程的事实性和合理性；在目前的rag技术中，存在一些重要缺点，特别是在处理文本块时，具体如下：
2、（一）数字描述错误：
3、目前rag技术在处理文本块中数字描述时存在一定缺陷，包括：大型语言模型可能会误解文本块中数字的含义，导致生成答案中包含不准确的数字信息；在一些需要精准数字描述的应用场景（特别是在商品以及科学数据等领域）中，此状况可能引起严重问题。
4、（二）内容理解错误：
5、目前rag技术的大型语言模型在处理文本块时，可能对其中内容产生误解；这种误解可能导致rag系统在检索相关文档块时出现错误，影响系统准确性和可靠性；特别是对于一些精确性和可信度要求较高的应用场景中，rag技术无法实现较佳的效果；因此，上述状况是rag技术的显著技术瓶颈。
6、（三）纠错问题：
7、在实际使用中，使用场景、人类口语、问题类别以及商品信息复杂多样，小概率会出现回答不准的问题；因此，纠正大模型出现的错误是相对困难的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种用于rag的优化识别方法、系统、设备及介质，进而解决现有技术中存在的上述所有问题或问题之一。>
2、为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：
3、一方面，本专利技术提供一种用于rag的优化识别方法，包括以下步骤：
4、文件导入步骤：
5、响应于商品推荐需求，将商品文件导入mysql数据库；
6、sql语句生成步骤：
7、基于elasticsearch和动态prompt技术，生成索引sql语句；
8、结果反馈步骤：
9、根据所述索引sql语句，在所述mysql数据库中筛选目标商品信息，将筛选的所述目标商品信息反馈至需求侧。
10、作为一种改进的方案，所述将商品文件导入mysql数据库，包括：
11、将所述商品文件切分为文本块；
12、将切分后的所述文本块存入所述mysql数据库中。
13、作为一种改进的方案，所述基于elasticsearch和动态prompt技术，生成索引sql语句，包括：
14、基于elasticsearch和动态prompt技术创建动态示例；
15、调用大模型基于所述动态示例生成所述索引sql语句。
16、作为一种改进的方案，所述基于elasticsearch和动态prompt技术创建动态示例，包括：
17、将与所述商品推荐需求对应的用户问题输入至elasticsearch数据库中；
18、在elasticsearch数据库中基于相似度策略检索问题与答案组合；
19、根据所述问题与答案组合引导生成sql语句的prompt，得到prompt例子；
20、将所述prompt例子作为所述动态示例。
21、作为一种改进的方案，所述调用大模型基于所述动态示例生成所述索引sql语句，包括：
22、基于大模型生成与所述prompt例子对应的正确sql语句；
23、将所述正确sql语句作为所述索引sql语句。
24、作为一种改进的方案，所述根据所述索引sql语句，在所述mysql数据库中筛选目标商品信息，包括：
25、将所述索引sql语句作为索引，在所述mysql数据库中查询对应的所述目标商品信息。
26、作为一种改进的方案，所述将筛选的所述目标商品信息反馈至需求侧，包括：
27、将所述目标商品信息放入大模型口语化描述模块；
28、通过所述大模型口语化描述模块响应所述需求侧的用户问题。
29、另一方面，本专利技术还提供一种用于rag的优化识别系统，包括：
30、文件导入模块，用于响应于商品推荐需求，将商品文件导入mysql数据库；
31、sql语句生成模块，用于基于elasticsearch和动态prompt技术，生成索引sql语句；
32、结果反馈模块，用于根据所述索引sql语句，在所述mysql数据库中筛选目标商品信息，将筛选的所述目标商品信息反馈至需求侧。
33、另一方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述用于rag的优化识别方法的步骤。
34、另一方面，本专利技术还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；其中：
35、所述存储器，用于存放计算机程序；
36、所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存放的程序来执行所述用于rag的优化识别方法的步骤。
37、本专利技术技术方案的有益效果是：
38、本专利技术所述的用于rag的优化识别方法，可以实现结合in-context-learning和动态prompt技术，令rag系统的大模型根据上下文示例更好的理解用户问题，提升大模型处理问题的精准性和适应性，能够动态且灵活适应场景和需求变化，提升rag系统性能，提升用户体验，弥补现有技术的缺陷，具有较高的应用价值。
39、本专利技术所述的用于rag的优化识别系统，可以通过文件导入模块、sql语句生成模块以及结果反馈模块的相互配合，进而实现结合in-context-learning和动态prompt技术，令rag系统的大模型根据上下文示例更好的理解用户问题，提升大模型处理问题的精准性和适应性，能够动态且灵活适应场景和需求变化，提升rag系统性能，提升用户体验，弥补现有技术的缺陷，具有较高的应用价值。
40、本专利技术所述的计算机可读存储介质，可以实现引导文件导入模块、sql语句生成模块以及结果反馈模块进行配合，进而实现本专利技术所述的用于rag的优化识别方法，且本专利技术所述的计算机可读存储介质还有效提高所述用于rag的优化识别方法的可操作性。
41、本专利技术所述的计算机设备，可以实现存储并执行所述计算机可读存储介质，进而实现本专利技术所述的用于rag的优化识别方法。
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1.一种用于RAG的优化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的用于RAG的优化识别方法，其特征在于：
8.一种用于RAG的优化识别系统，其特征在于，包括：
9.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7中任一项所述用于RAG的优化识别方法的步骤。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；其中：
【技术特征摘要】
1.一种用于rag的优化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于rag的优化识别方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的用于rag的优化识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的用于rag的优化识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的用于rag的优化识别方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的用于rag的优化识别方法，其特征在于：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张峻铭，冯落落，李志芸，尹青山，房兰涛，
申请(专利权)人：浪潮金融信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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