任务处理方法以及自动问答方法与流程

本说明书实施例涉及计算机，特别涉及一种任务处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种自动问答方法，一种任务处理装置，一种自动问答装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序。

背景技术：

1、随着计算机技术的发展，大模型开始大放异彩，在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力，广泛应用于对话、翻译、代码生成等的自然语言处理领域。然而，大模型只支持处理文本任务，无法完成其他复杂任务，因此，如何使大模型完成只靠文本处理无法完成的复杂任务逐渐成为研究重点。

2、目前，可以设置通用接口将大模型与相关的组件直接“链接”在一起，以利用相关组件进行复杂任务处理。然而，上述方案在任务处理过程中必须要调用相关组件，导致任务处理灵活性极低，因此，亟需一种灵活性高的任务处理方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种任务处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种自动问答方法，一种任务处理装置，一种自动问答装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

2、根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种任务处理方法，包括：

3、接收任务处理请求，其中，任务处理请求携带目标任务信息；

4、利用任务处理模型分析目标任务信息，在确定第三方插件处理目标任务信息的情况下，调用目标第三方插件对目标任务信息进行处理，获得任务处理请求对应的任务处理结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。

5、根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种自动问答方法，包括：

6、接收客户端发送的问题处理请求，其中，问题处理请求携带待解答问题；

7、利用任务处理模型分析待解答问题，在确定第三方插件处理待解答问题的情况下，调用目标第三方插件对待解答问题进行处理，获得问题处理请求对应的答复结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。

8、根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种任务处理装置，包括：

9、第一接收模块，被配置为接收任务处理请求，其中，任务处理请求携带目标任务信息；

10、第一处理模块，被配置为利用任务处理模型分析目标任务信息，在确定第三方插件处理目标任务信息的情况下，调用目标第三方插件对目标任务信息进行处理，获得任务处理请求对应的任务处理结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。

11、根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种自动问答装置，包括：

12、第二接收模块，被配置为接收客户端发送的问题处理请求，其中，问题处理请求携带待解答问题；

13、第二处理模块，被配置为利用任务处理模型分析待解答问题，在确定第三方插件处理待解答问题的情况下，调用目标第三方插件对待解答问题进行处理，获得问题处理请求对应的答复结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。

14、根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：

15、存储器和处理器；

16、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述第一方面或者第二方面所提供方法的步骤。

17、根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述第一方面或者第二方面所提供方法的步骤。

18、根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述第一方面或者第二方面所提供方法的步骤。

19、本说明书一个实施例提供的任务处理方法，接收任务处理请求，其中，任务处理请求携带目标任务信息；利用任务处理模型分析目标任务信息，在确定第三方插件处理目标任务信息的情况下，调用目标第三方插件对目标任务信息进行处理，获得任务处理请求对应的任务处理结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。通过将任务处理模型和第三方插件相结合，从而可以处理多模态的任务，提高了任务处理的任务范围，并且，在调用第三方插件之前判断是否要通过第三方插件处理目标任务信息，实现了在有调用需求的情况下才调用第三方插件，提高了任务处理的灵活性。

技术特征：

1.一种任务处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述利用任务处理模型分析所述目标任务信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，所述利用任务处理模型处理所述目标任务信息之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，所述利用任务处理模型分析所述目标任务信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，所述插件属性信息包括插件功能描述信息；

6.根据权利要求4所述的方法，所述插件属性信息包括插件样例信息；

7.根据权利要求4所述的方法，所述获取多个第三方插件的插件属性信息，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，所述任务处理请求还携带项目需求信息；

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，所述调用目标第三方插件对所述目标任务信息进行处理，获得所述任务处理请求对应的任务处理结果之后，还包括：

10.根据权利要求9所述的方法，所述任务处理请求还携带目标展示需求信息；

11.根据权利要求9所述的方法，所述向客户端发送所述任务处理结果之后，还包括：

12.一种自动问答方法，包括：

13.一种计算设备，包括：

14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至11任意一项或者权利要求12所述方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例提供任务处理方法以及自动问答方法，其中所述任务处理方法包括：接收任务处理请求，其中，任务处理请求携带目标任务信息；利用任务处理模型分析目标任务信息，在确定第三方插件处理目标任务信息的情况下，调用目标第三方插件对目标任务信息进行处理，获得任务处理请求对应的任务处理结果，其中，任务处理模型为自然语言的深度学习模型。通过将任务处理模型和第三方插件相结合，从而可以处理多模态的任务，提高了任务处理的任务范围，并且，在调用第三方插件之前判断是否要通过第三方插件处理目标任务信息，实现了在有调用需求的情况下才调用第三方插件，提高了任务处理的灵活性。

技术研发人员：马坚鑫,林润基,葛文斌,张珍茹,周畅
受保护的技术使用者：阿里巴巴（中国）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14