基于大语言模型的迭代式多跳问答方法、介质及设备

本发明公开了一种基于大语言模型的迭代式多跳问答方法、介质及设备，方法包括如下步骤：大语言模型将待求解的多跳问题分解为多个子问题，通过特定的标识符指示子问题间的依赖关系；对于分解结果中的原子问题，结合信息检索模型提取相似段落，输入大语言模型以求得答案；基于已得到答案的原子问题及答案进行问题重构，若问题重构结果为一个仍需求解的问题，则将其作为下一轮迭代的起点，不断重复迭代，直至获得最终答案；对同一个待求解的多跳问题，生成多条查询链后，采用含可训练模块的评分机制从中选出最优方案作为最终问答结果。和现有技术相比，本发明通过迭代式地分解和重构问题，结合精化的查询链选择机制，显著提升了多跳问答的准确性。