本申請涉及問答，具體而言，涉及基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法、裝置、設備及介質。

背景技術：

1、隨著軍事數據的復雜性和多樣性不斷增加，傳統的訓練方法面臨著諸多挑戰，尤其是在應對快速變化的戰場環境和多樣化的戰術需求。現有技術較多采用大語言模型能夠有效整合和分析來自不同來源的訓練數據，包括戰術演練記錄、戰斗模擬數據、士兵生理狀態監測數據等，從而為軍事訓練提供更加精準和個性化的支持。

2、大模型通過復雜的網絡結構和算法，從大量的戰術數據中學習特征和規律，這使得模型的內部邏輯難以解釋，存在無法清楚地理解模型為何得出某種戰術建議或訓練方案，這種不可解釋性直接影響了對模型輸出的信任，從而導致對模型的依賴性下降。導致接受不適當的訓練安排，造成重大人力、財力損失。

技術實現思路

1、有鑒于此，本申請的目的在于提供基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法、裝置、設備及介質，以克服現有技術中的問題。

2、第一方面，本申請實施例提供了一種基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法，所述方法包括：

3、根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫；

4、在獲取到目標查詢語句時，根據所述目標查詢語句按照優先級在所述目標數據庫中進行檢索，得到所述目標查詢語句的目標答復語句。

5、在本申請一些技術方案中，上述根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫，包括：

6、根據采集的目標軍事數據，構建第一優先級的關系數據庫、第二優先級的向量數據庫和第三優先級的圖數據庫。

7、在本申請一些技術方案中，上述根據采集的目標軍事數據，構建第一優先級的關系數據庫、第二優先級的向量數據庫和第三優先級的圖數據庫，包括：

8、根據所述目標軍事數據包含的目標語句之間的相關性，將所述目標軍事數據劃分為多個數據塊；

9、通過建立各個所述數據塊中關鍵詞的映射關系，得到所述第一優先級的所述關系數據庫；

10、通過對各個所述數據塊進行特征提取和編碼，得到所述第二優先級的所述向量數據庫；

11、通過對各個所述數據塊進行知識提取，得到所述第三優先級的圖數據庫。

12、在本申請一些技術方案中，上述根據所述目標軍事數據包含的目標語句之間的相關性，將所述目標軍事數據劃分為多個數據塊，包括：

13、將所述目標軍事數據劃分為多個劃分對象；其中，每個所述劃分對象包含有第一數量的目標語句；

14、將所述劃分對象分為第二數量的基礎語句和除所述基礎語句以外的其他語句；

15、通過將所述基礎語句和所述其他語句之間的權重與預設的權重閾值進行對比，將所述其他語句加入到所述基礎語句中得到所述數據塊。

16、在本申請一些技術方案中，上述目標數據庫包括關系數據庫、向量數據庫和圖數據庫；

17、所述在獲取到目標查詢語句時，根據所述目標查詢語句按照優先級在所述目標數據庫中進行檢索，得到所述目標查詢語句的目標答復語句，包括：

18、在獲取到所述目標查詢語句時，確定所述目標查詢語句的子查詢語句；

19、根據所述子查詢語句，從所述關系數據庫查詢得到第三數量的第一答復語句；

20、若所述第一答復語句的相關性小于預設的第一相關性閾值，根據所述子查詢語句，從所述向量數據庫中查詢得到第二答復語句；

21、若所述第二答復語句的相關性小于預設的第二相關性閾值，根據所述子查詢語句，從所述圖數據庫中查詢得到所述目標答復語句。

22、在本申請一些技術方案中，上述方法還包括：

23、若第三數量的所述第一答復語句中存在相關性等于大于所述第一相關性閾值的答復語句，將該答復語句作為所述目標答復語句；

24、若所述第二答復語句中存在相關性等于大于預設的第二相關性閾值的待選答復語句，從所述待選答復語句中取第四數量的答復語句作為所述目標答復語句；

25、所述若所述第二答復語句的相關性小于預設的第二相關性閾值，根據所述子查詢語句，從所述圖數據庫中查詢得到所述目標答復語句，包括：

26、若所述第二答復語句的相關性小于預設的第二相關性閾值，根據所述子查詢語句，對所述圖數據庫進行預設深度的查詢，得到第五數量的第三答復語句；

27、將所述第一答復語句、所述第二答復語句和所述第三答復語句作為所述目標答復語句。

28、在本申請一些技術方案中，上述在所述目標數據庫進行檢索之前，所述方法還包括：

29、響應于場景模版配置操作，根據所述場景模版對所述目標數據庫進行檢索。

30、第二方面，本申請實施例提供了一種基于知識檢索增強大模型的軍事訓練裝置，所述裝置包括：

31、構建模塊，用于根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫；

32、檢索模塊，用于在獲取到目標查詢語句時，根據所述目標查詢語句按照優先級在所述目標數據庫中進行檢索，得到所述目標查詢語句的目標答復語句。

33、第三方面，本申請實施例提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述的基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法的步驟。

34、第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行上述的基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法的步驟。

35、本申請的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：

36、本申請方法包括根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫；在獲取到目標查詢語句時，根據所述目標查詢語句按照優先級在所述目標數據庫中進行檢索，得到所述目標查詢語句的目標答復語句。

37、本申請利用數據庫的高效存儲和檢索能力，召回目標知識，在保障訓練準確性上有顯著提升，還在高效、合理安排訓練資源，提升軍事訓練的科學性和可控性方面具有重要意義。

38、為使本申請的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

技術特征：

1.一種基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫，包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據采集的目標軍事數據，構建第一優先級的關系數據庫、第二優先級的向量數據庫和第三優先級的圖數據庫，包括：

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標軍事數據包含的目標語句之間的相關性，將所述目標軍事數據劃分為多個數據塊，包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標數據庫包括關系數據庫、向量數據庫和圖數據庫；

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目標數據庫進行檢索之前，所述方法還包括：

8.一種基于知識檢索增強大模型的軍事訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行如權利要求1至7任一所述的基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至7任一所述的基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法的步驟。

技術總結
本申請提供了一種基于知識檢索增強大模型的軍事訓練方法、裝置、設備及介質，該方法包括：根據采集的目標軍事數據，構建不同優先級的目標數據庫；在獲取到目標查詢語句時，根據所述目標查詢語句按照優先級在所述目標數據庫中進行檢索，得到所述目標查詢語句的目標答復語句。本申請利用數據庫的高效存儲和檢索能力，召回目標知識，在保障訓練準確性上有顯著提升，還在高效、合理安排訓練資源，提升軍事訓練的科學性和可控性方面具有重要意義。

技術研發人員：馮祥,焦冬冬,句海洋,尹威,李帥蓉,衛建芳,劉貴聰,房志奇,陳業欣,邵武長
受保護的技術使用者：中國電子信息產業集團有限公司第六研究所
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24