一种基于大模型和RAG的语音交互智能知识检索方法

本申请提供了一种基于大模型和RAG的语音交互智能知识检索方法，涉及智能知识检索技术领域，包括：将原始数据进行清洗，并分割成多个知识片段，通过文本嵌入模型将每个知识片段转换成向量，以构成向量数据库；基于预设的唤醒词触发音频采集，以将用户语音输入保存为音频片段，通过语音识别算法将音频片段转换为文本信息；通过文本嵌入模型将文本信息转换成问题向量，使用BM25算法在向量数据库中检索与问题向量相关的知识片段，根据相似度得分对检索到的知识片段进行排序，选择前N个知识片段；将前N个知识片段与文本信息合并，形成上下文信息，将上下文信息输入到大语言模型，得到答案文本，基于语音合成算法，将答案文本转换为语音输出。