GPT模型的访问方法、设备及计算机可读存储介质

专利主权项内容

1.一种GPT模型的访问方法，其特征在于，应用于模型访问网关，所述模型访问网关部署有Word2vec-CNN-DSSM模型，与用户数据权限管理系统，和/或企业构建的隐私数据库整合，用于将查询请求对应的文本内容中的每个词语编码为稠密向量，通过滑动窗口和卷积操作来捕捉局部特征，并通过池化操作来减少特征维度，将所述文本内容表示为一组固定长度的查询特征向量，并基于整合的用户权限数据和/或隐私数据对应的对比特征向量，计算两个文本向量之间的相似度，以根据所述相似度判定所述查询请求是否存在隐私数据，以及存在哪些隐私数据，所述模型访问网关的一侧与私有网络中的用户端联通，另一侧与部署于公共网络的公网GPT模型联通，和/或与私有化部署的GPT模型联通，所述GPT模型的访问方法包括以下步骤：接收所述用户端发送的查询请求，其中，若所述查询请求存在多项查询内容，将所述查询请求拆分为多个子请求；对所述查询请求进行语义分析，并根据所述语义分析的结果确定所述查询请求是否涉及隐私数据；如果是执行以下步骤：在所述用户端的用户权限与所述隐私数据的需求权限匹配时，将所述查询请求发送至所述GPT模型；和/或在过滤所述隐私数据后，将所述查询请求发送至所述公网GPT模型；若所述查询请求包括多项所述子请求，接收所述公网GPT模型返回的第一子响应内容，和所述GPT模型返回的第二子响应内容；在过滤所述第二子响应中的隐私数据后，将所述第一子响应内容和第二子响应内容基于文本逻辑进行整合处理；将整合处理后的总响应内容发送给所述用户端。