一种面向大模型检索增强生成的任务规划方法

本发明公开了一种面向大模型检索增强生成的任务规划方法，属于自然语言处理技术领域。包括：将用户查询并行输入至第一分类器、第二分类器和第三分类器，分别通过第一分类器、第二分类器和第三分类器对用户查询进行意图识别，确定出用户查询在多个预设维度上的特征评分；将多个预设维度的评分融合为检索触发概率；获取动态阈值，并将检索触发概率和动态阈值进行比较，得到是否触发检索增强生成的判定结果；在判定结果为触发检索增强生成的情况下，调用外部知识库与大语言模型生成最终答案；在判定结果为不触发检索增强生成的情况下，调用大语言模型生成最终答案。有效克服了传统方法因“一刀切”检索策略所导致的效率与精度失衡问题。