摘要：在新质生产力蓬勃兴起的当下，人工智能等新兴技术成为关键驱动力。本文基于多模态大模型的中华文化智能问答服务平台技术的研究与实践，旨在构建一个能精准理解与处理文本、图片、音频和视频等多模态信息的智能问答服务平台。综合运用文献综述法、多领域交叉调研法以及实验法，开展多模态大模型相关技术实验。研究基于LLaMA大模型搭建了切实可行的技术框架，使中华文化智能问答成为可能，为中华文化国际传播交流开辟新途径。

关键词：LLaMA；多模态大模型；中华文化；智能问答服务平台；知识图谱

一、引言

在全球化的时代浪潮下，文化传播与传承的重要性日益凸显。2023年6月2日，习近平总书记在文化传承发展座谈会上指出，中华文明是世界上唯一绵延不断且以国家形态发展至今的伟大文明。党的二十大报告也着重强调，要增强中华文明传播力和影响力，推动中华文化更好走向世界。随着生成式人工智能模型的广泛应用，文化传承与传播方式的智能化成为融合交叉学科的研究热点。中华思想文化作为中华民族的瑰宝，如何将其以多样化、多语种的方式有效传播，成为亟待解决的问题。大模型技术的出现，为中华思想文化的国际传播带来了新的契机。

二、基于LLaMA大模型技术在文化传播领域的现状

综合国内外研究现状，基于LLaMA大模型技术在文化传播领域存在诸多问题。在专业领域问答方面，由于知识获取依赖大量文本数据学习，回答结果可能缺乏真实性和准确性，容易出现“幻觉”现象，面对特定领域问题时，可能因理解不准确或知识库缺失而产生事实偏差甚至答非所问。

在多语言翻译领域，中华文化丰富且独特的词汇体系给现有技术带来挑战，难以精准传达词汇内涵和文化背景，翻译准确性有待提高。在文化传播方式上，大多以单形态呈现，缺乏图文、视频与语音等多模态的融合互动，限制了文化传播效果，无法充分展现文化内涵。此外，多模态大模型发展面临数据对齐、融合、统一标识等难题，还存在数据质量、模型可解释性以及计算资源和能耗等问题。

三、基于LLaMA多模态大模型的中华文化智能问答技术框架

（一）中华文化多语言知识库构建技术

1. 数据收集与整合：从多种渠道广泛收集中华文化数据，包括图书馆专业书籍（如二十五史、四库全书等）、国家权威网站（如中国文化网、中国知网等）、专家知识以及外文文献（如英文中华文化网站Chinese History Digest等），确保数据的权威性和多样性。对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和冗余信息，提高数据质量。

2. 文本切分与向量化：采用合理的文本切分策略，将长文本划分为适合模型处理的文本块。利用BERT预训练模型实现高效的文本向量化，建立文本与向量之间的准确映射关系，便于后续的检索和匹配。

（二）知识图谱数据库搭建技术

1. 命名实体识别与关系抽取：运用深度学习模型BERT - BiLSTM - CRF进行准确的命名实体识别和关系抽取，识别出中华文化相关的各类实体，如人名、地名、事件等及其关系。通过中国文化文本数据预处理、实体关系样本标注、算法模型微调、模型评估和模型推理等步骤，构建中国文化知识图谱实体关系数据库。

2. 外文核心词翻译策略研究：基于大数据分析和机器学习算法，如Spark大数据分析、TF - IDF算法和高斯混合模型聚类算法，深入研究中华文化核心词汇在不同场景和地域的外文翻译规律。选用不同语种的国家语料库（如美国当代英语语料库、德国国家语料库）和我国重点新闻网站词汇，构建外文核心词数据库，为大模型翻译提供准确参考。

（三）LLaMA3.1大模型优化技术

1. LoRA微调方法应用：通过引入低秩矩阵，在不影响模型原有能力的前提下，高效地学习模型参数，降低微调成本，提高模型在中华文化领域的适应性。采用LoRA微调方法，利用中华文化中文文本数据对LLaMA3.1进行微调，提升其对中文的支持能力。

2. 多语言问答对数据集构建：精心构建涵盖多种语言（如汉语、英语、德语、法语等）和文本样式的高质量多语言问答对数据集，数量近100万条。加强模型对中华文化知识的理解和翻译能力训练，同时在模型训练阶段改进优化器权重衰减策略，引入强化学习算法，提升模型在专业领域多语言翻译和问答的质量。

（四）多模态大模型融合技术

1. 图文生成模型优化：在VisualGLM - 6B模型基础上，通过针对性的参数微调（如Q - Former的Lora微调）和语言模型替换（LLaMA3.1），增强图文生成模型对中华文化内容的处理能力。针对VisualGLM - 6B存在的图像描述事实性和模型幻觉问题，结合构建的知识库和知识图谱数据库对生成的答案进行修正。

2. 语音文本生成模型适配：利用私有化语音数据对SenseVoice模型进行深度微调，SenseVoice是阿里FunAudioLLM大模型中用于语音理解的模型，支持多种语音处理任务，尤其在中文语音识别表现优异。将微调后的SenseVoice模型与用于语音生成的CosyVoice模型以及中华文化专业领域大语言模型结合，实现低延时高精准的中华文化语音问答服务。

3. 文生视频模型改进：结合知识图谱数据库中的视频数据，对文生视频模型（CogVideoX）的生成内容进行补充和优化，提升视频信息的丰富度和准确性。鉴于文生视频大模型相对较弱的现状，将热门实体相关的视频存储在知识图谱数据库中，通过关键词搜索匹配向用户提供丰富的视频内容。

（五）平台性能优化与部署技术

1. 算法优化与加速：对平台中的各类算法进行优化，提高模型训练和推理速度，降低资源消耗，确保平台能够高效处理大规模多模态数据。

2. 系统部署与架构设计：采用合理的系统架构设计和部署策略，如微服务架构、容器化部署，提高平台的可扩展性、可靠性和稳定性，满足不同用户场景的需求。

四、中华文化智能问答能力建构

（一）中华文化多语言知识库建立

通过多渠道、多维度获取中华文化知识数据，并进行数据清洗、文本切分和文本向量化，建立具有权威性和完整性的中华文化多语言知识库。收集权威中华文化数据集，包括专业书籍、国家权威网站、外文文献等数据。对获取的文本数据进行切分，利用基于BERT预训练模型的文本相似度算法将文本块向量化，存储在向量数据库中，建立向量和文本的对应关系。当用户输入问题时，通过向量化匹配获取相关知识文本块，与问题文本拼接后作为大语言模型的输入，用于回答不同外文的专业问题。

（二）搭建中华文化专业领域知识图谱数据库

知识图谱数据库由实体、属性、关系构成，通过网络图形式联系知识库内容，在智能搜索、问答、推荐等领域应用广泛。构建中国文化知识图谱实体关系数据库，基于中华文化知识库开发命名实体识别和关系抽取算法模型，采用BERT - BiLSTM - CRF模型完成实体关系抽取。构建中国文化知识图谱外文核心词数据库，研究文化核心词的翻译策略，基于大数据分析和机器学习算法，结合不同语种语料库和新闻网站词汇，生成外文核心词汇知识图谱数据库。基于Neo4j构建知识图谱数据库，存储实体关系数据以及核心词汇中外对应关系，利用其高效的图遍历和查询功能，增强翻译准确性和回答专业性。

（三）基础大模型结合知识图谱提升多语言翻译和问答能力

基础大语言模型包括基于Transformer - Decoder架构的自回归模型（如GPT、LLaMA系列）、基于Transformer - Encoder架构的自编码模型（如BERT及其衍生版本）以及基于Transformer - Encoder - Decoder的编码解码模型（如T5、GLM模型）。本研究基于开源的LLaMA3.1模型进行开发调试，其支持多种语言翻译且扩展了上下文长度，符合中华文化智能问答服务平台需求。

对LLaMA3.1大模型进行算法优化，采用LoRA微调方法，结合多语言问答对数据集进行训练，改进优化器权重衰减策略并引入强化学习算法。优化多语言翻译和问答系统框架，用户提问后，检索机器人在知识库中过滤问题，匹配到相似文本则与问题组成提示输入优化后的LLaMA3.1大模型。BERT - BiLSTM - CRF信息抽取模块从模型回答中提取三元组实体和关系，与知识图谱数据库匹配，获取相关数据后经用户选择再次输入模型，得到知识图谱增强回答，解决专业领域多语言翻译和“幻觉事实”问题。

（四）多模态大模型在中华文化领域的应用

多模态大模型能处理文本、图片、音频和视频等多种类型数据，但面临数据对齐、融合和统一标识等难题。图文生成大模型VisualGLM - 6B在中文和英文多模态对话方面表现较好，通过对其Q - Former进行Lora参数微调并替换语言模型为LLaMA3.1，结合知识库和知识图谱修正答案，提升对中华文化内容的处理能力。

语音文本生成大模型基于阿里FunAudioLLM大模型，利用私有化语音数据对SenseVoice模型进行微调，使其在专业领域精准识别语音内容，结合CosyVoice模型实现低延时高精准的中华文化语音问答服务。文生视频大模型相对较弱，将智谱的CogVideoX模型集成到问答服务平台，并结合知识图谱数据库补充视频内容，丰富文化传播方式。

五、结论

本研究围绕基于LLaMA多模态大模型的中华文化智能问答服务平台展开探索。在技术创新方面，从“AI + 文化”数据治理视角，挖掘传统文化数据价值，为文化传承与传播开辟新路径。在知识图谱技术应用上，构建基于Neo4j的中华文化专业领域知识图谱数据库，提升大模型对中华文化知识的理解与关联能力。

在大模型算法优化上，选择LLaMA3.1作为基座模型，采用多种优化手段显著增强其在中华文化领域的问答和多语言翻译能力。在模型构建方面，打造了完整高效的中华文化国际传播大模型体系，通过构建多领域知识库，优化基础和多模态大模型，实现多语言翻译、多模态问答等功能的融合与协同，全方位提升了文化传播的丰富度和吸引力。

参考文献

[1]中共中央 国务院印发《质量强国建设纲要》.https：//www.gov.cn/zhengce/2023-02/06/content_5740407.htm

[2]Liu， Fei， et al. "Algorithm evolution using large language model." arXiv preprint arXiv：2311.15249 （2023）.

[3]邓云华，许群爱，罗坚.基于T5语言大模型的中国特色话语自动识别及特征研究[J].中国外语，2024，21（01）：58-67.

[4]彭博，童兆莉. 网络文化遗产信息资源知识图谱的构建及其应用研究 [J]. 情报科学， 2023， 41 （03）： 100-108.

作者简介：谢芃辰（2006.07-），男，河北唐山人，专科在读，研究方向：教育技术；范程硕（2006.01-），男，河南安阳人，专科在读，研究方向：机器学习；王文灿（2006.08-），女，河南驻马店人，专科在读，研究方向：应用语言学。