本发明专利技术提供了一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，该方法包括以下步骤：对原始数据进行数据清洗、标注和索引构建；使用大规模预训练语言模型对用户查询进行语义分析，生成查询的深层语义表示；根据用户查询的深层语义表示，在分布式数据库中进行语义匹配，检索出相关的高维特征向量；通过深度学习网络对匹配到的高维特征向量进行分类和排序；结合在线学习和实时反馈机制，动态调整预训练语言模型和深度学习网络的参数；采用缓存策略和索引优化技术，输出与用户查询最相关的检索结果。本发明专利技术方法通过结合先进的语言模型和深度学习技术，实现了高效、准确的数据智能检索，显著提升了用户的检索体验。
1、在当前信息技术快速发展的背景下，数据量呈现出爆炸式增长，如何高效、准确地从海量数据中检索出用户所需信息成为信息检索领域的核心挑战。传统的信息检索方法主要依赖于关键词匹配和基于布尔逻辑的检索模型，这些方法虽然在早期取得了较好的效果，但随着数据量和数据复杂性的增加，其局限性也逐渐显现出来。首先，传统检索方法在语义理解能力上存在明显不足，它们主要依靠关键词的字面匹配，忽略了词语之间的语义关系，从而导致检索结果的准确性大打折扣。
2、其次，传统检索方法在处理复杂查询时表现较差，尤其是对自然语言查询的理解和处理能力有限，当用户提出包含多个条件或需要推理的查询时，传统方法往往无法给出满意的结果。再者，随着数据类型的多样化，数据特征维度越来越高，传统方法在处理高维数据时容易产生维度灾难，导致检索效率低下，难以满足实时响应的要求。
3、此外，传统方法通常基于静态模型，一旦建立，很少进行动态调整，而用户需求和数据特征是不断变化的，静态模型难以适应这种变化，导致检索效果逐渐下降。近年来，深度学习和大规模预训练语言模型的发展为信息检索带来了新的契机，深度学习通过多层神经网络的结构，能够自动从海量数据中提取复杂的特征，并在各种任务中表现出色，特别是大规模预训练语言模型，通过在海量文本数据上的预训练，掌握了丰富的语义信息和上下文关系，显著提升了对自然语言的理解和处理能力。
>1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，本专利技术对先进的语言模型和深度学习技术进行结合，显著提高语义理解能力；采用缓存策略和索引优化技术，输出与用户查询最相关的检索结果。实现了高效、准确的数据智能检索，显著提升了用户的检索体验。2、根据本专利技术实施例的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，包括如下步骤：
3、s1.对原始数据进行数据预处理，所述数据预处理包括数据清洗、数据标注和索引构建；
4、s2.使用大规模预训练语言模型对用户查询进行语义分析，生成查询的深层语义表示；
5、s3.利用深度学习网络对预处理后的数据进行特征提取，得到数据的高维特征向量；
6、s4.构建分布式检索架构，将特征向量存储于分布式数据库中；
7、s5.根据用户查询的深层语义表示，在分布式数据库中进行语义匹配，检索出相关的高维特征向量；
8、s6.通过深度学习网络对匹配到的高维特征向量进行分类和排序，筛选出相关的数据；
9、s7.结合在线学习和实时反馈机制，动态调整大规模预训练语言模型和深度学习网络的参数；
10、s8.采用缓存策略和索引优化技术，应用于数据检索，输出与用户查询最相关的检索结果。
11、可选的，所述s1具体包括：
12、s11.数据清洗，去除原始数据中的噪声数据和异常值，采用标准化和归一化方法处理数值型数据：
13、
14、其中，x为原始数据，μ为数据的均值，σ为数据的标准差；对缺失数据进行填补，采用插值法或进行缺失值预测：
15、
16、其中，xi为缺失数据点，xi-1和xi+1为相邻数据点；
17、s12.数据标注，使用预定义的标签集对数据进行标注；
18、s13.索引构建，利用倒排索引技术构建数据索引，将数据特征向量化处理，生成特征向量矩阵v，其中每个特征向量vi表示数据项i的特征集合。
19、可选的，所述s2具体包括：
20、s21.对用户查询进行分词处理，生成词序列q＝{q1,q2,…,qn}，其中qi为查询中的第i个词；
21、s22.使用大规模预训练语言模型对词序列q进行编码，生成每个词的上下文嵌入向量e＝{e1,e2,…,en}，其中ei为词qi的上下文嵌入向量；
22、s23.将上下文嵌入向量e通过多层注意力机制进行聚合，生成查询的全局语义表示向量s：
23、
24、其中，ai为注意力权重，q为查询矩阵，k为键矩阵，v为值矩阵，dk为键矩阵的维度；
25、s24.将全局语义表示向量s输入到深度神经网络中进行进一步处理，生成最终的查询深层语义表示s′，具体处理包括前向传播和反向传播步骤；
26、s25.输出查询的深层语义表示向量s′，用于后续的检索匹配过程。
27、可选的，所述s3具体包括：
28、s31.利用倒排索引技术构建数据索引，倒排索引结构包括文档id和关键词映射；
29、s32.将预处理后的数据进行特征向量化处理，生成特征向量矩阵v，其中每个特征向量vi表示数据项i的特征集合；
30、s33.采用基于局部敏感哈希的方法对特征向量进行哈希处理：
31、
32、其中，a和b为随机选取的常数，w为分段宽度，v为特征向量；
33、s34.使用优化的索引结构b树或trie树对哈希处理后的特征向量进行存储和管理；
34、s35.对构建的索引进行动态更新，结合新数据的加入和旧数据的删除，保持索引的最新性和有效性；
35、s36.在进行检索时，利用倒排索引结构和哈希处理后的特征向量，通过计算余弦相似度进行匹配：
36、
37、其中，vi和vj为两个特征向量，·表示向量点积，||v||表示向量的模；
38、s37.根据相似度得分对检索结果进行排序，输出与用户查询最相关的数据。
39、可选的，所述s4具体包括：
40、s41.构建高效的分布式检索架构，所述分布式架构包括多个节点，每个节点存储部分数据特征向量，并能够独立进行检索操作；
41、s42.将特征向量按照一定的分片策略分配到各个节点，分片策略基于哈希函数：
42、
43、其中，vi为特征向量的第i个分量，pi为对应的权重，n为节点数量；
44、s43.在每个节点内部，采用基于树状结构的索引方法kd树或r树，对特征向量进行存储和管理；
45、s44.对分布式节点之间的数据进行一致性处理，采用一致性哈希算法来保证数据在节点之间的均匀分布和负载平衡；
46、s45.在进行检索时，用户查询被路由到相应的节点集合，节点集合中的每个节点独立计算其局部检索结果；
47、s46.将各个节点的局部检索结果进行合并和去重，利用全局排序算法对合并后的结果进行排序，排序依据包括特征向量的相似度和节点响应时间：
48、
49、其中，sim(vi,q)表示特征向量vi与查询q的相似度，ti为节点i的响应时间，α和β为加权系数；
50、s47.输出最终排序的检索结果。
51、可选的，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S5具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S6具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S7具体包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述S8具体包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优化方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型和深度学习的数据智能检索优...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡春龙，张何，王永辉，项如意，余伟达，
申请(专利权)人：杭州数瀚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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