人工智能模型的调用方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本申请涉及人工智能及金融科技，尤其涉及一种人工智能模型的调用方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的成熟发展，越来越多的人工智能模型被应用于各种软件应用中。例如，自然语言处理、计算机视觉、图学习等人工智能领域中得到了广泛的研究与应用。

2、人工智能模型虽然功能强大，但其仍然具有一些不足。具体地，人工智能模型几乎不支持联网、无法处理超长文本、无法精确计算数据、无法实时与外界数据互动等等。这些不足导致人工智能模型的能力受到了极大限制，同时，也限制了基于人工智能技术开发的应用程序对人工智能模型使用的局限性。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种人工智能模型的调用方法、装置、计算机设备及存储介质，可以解决现有技术中基于ai技术开发的软件应用对人工智能模型的调用存在较大局限性的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请第一方面提供一种人工智能模型的调用方法，该方法包括：

3、接收用户指令，其中，用户指令携带目标下游任务的任务描述信息；

4、根据任务描述信息生成第一模型输入数据；

5、调用目标人工智能模型，并将第一模型输入数据作为目标人工智能模型执行目标下游任务的输入；

6、获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出；或者，调用目标人工智能模型选取的目标工具，与目标人工智能模型进行数据交互，获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出。

7、为实现上述目的，本申请第二方面提供一种人工智能模型的调用装置，该装置包括：

8、指令接收模块，用于接收用户指令，其中，用户指令携带目标下游任务的任务描述信息；

9、第一输入生成模块，用于根据任务描述信息生成第一模型输入数据；

10、第一调用模块，用于调用目标人工智能模型，并将第一模型输入数据作为目标人工智能模型执行目标下游任务的输入；

11、第一输出接收模块，用于获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出；或者，调用目标人工智能模型选取的目标工具，与目标人工智能模型进行数据交互，获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出。

12、为实现上述目的，本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

13、接收用户指令，其中，用户指令携带目标下游任务的任务描述信息；

14、根据任务描述信息生成第一模型输入数据；

15、调用目标人工智能模型，并将第一模型输入数据作为目标人工智能模型执行目标下游任务的输入；

16、获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出；或者，调用目标人工智能模型选取的目标工具，与目标人工智能模型进行数据交互，获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出。

17、为实现上述目的，本申请第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

18、接收用户指令，其中，用户指令携带目标下游任务的任务描述信息；

19、根据任务描述信息生成第一模型输入数据；

20、调用目标人工智能模型，并将第一模型输入数据作为目标人工智能模型执行目标下游任务的输入；

21、获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出；或者，调用目标人工智能模型选取的目标工具，与目标人工智能模型进行数据交互，获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出。

22、采用本申请实施例，具有如下有益效果：

23、本申请根据目标下游任务的任务描述信息生成模型输入数据，并调用目标人工智能模型直接得到最终输出，或者，调用目标人工智能模型选择的目标工具辅助目标人工智能模型完成目标下游任务得到最终输出。本申请通过引入工具和完善的功能支持，极大扩展了人工智能模型的功能和潜在性能，克服了人工智能模型无法与外部交互的不足，打破了人工智能模型的使用局限性，也使得基于人工智能模型开发的软件应用的功能拓展更加灵活，满足了不同场景下的需求。通过人工智能模型可以智能地选择合适的工具方法，提高了软件应用的性能、效率以及灵活性，丰富了软件应用和人工智能模型的功能。也降低了借助人工智能技术开发应用程序的门槛和成本。

技术特征：

1.一种人工智能模型的调用方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述目标人工智能模型执行所述目标下游任务的最终输出之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务描述信息生成第一模型输入数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第一模型输入数据用于指示所述目标人工智能模型从至少两个给定的已有工具中进行目标工具选取，则所述调用所述目标人工智能模型选取的目标工具，与所述目标人工智能模型进行数据交互，获取所述目标人工智能模型执行所述目标下游任务的最终输出，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调用所述目标人工智能模型选取的目标工具，与所述目标人工智能模型进行数据交互，获取所述目标人工智能模型执行所述目标下游任务的最终输出，还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标人工智能模型为大语言模型；

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述已有工具包括用于调用外部接口的工具方法、以插件形式安装于本地中的第三方工具、本地代码中集成的代码工具中的至少一种。

8.一种人工智能模型的调用装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及人工智能及金融科技领域，公开了一种人工智能模型的调用方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：接收用户指令，其中，用户指令携带目标下游任务的任务描述信息；根据任务描述信息生成第一模型输入数据；调用目标人工智能模型，并将第一模型输入数据作为目标人工智能模型执行目标下游任务的输入；获取目标人工智能模型执行目标下游任务的最终输出。本申请引入工具极大扩展了人工智能模型的潜在功能，克服了人工智能模型无法与外部交互的不足，打破了人工智能模型的使用局限性，使得基于人工智能开发的软件应用的功能拓展更加灵活，满足了不同场景下的需求。提高了软件应用的性能、及灵活性，丰富了软件应用和人工智能模型的功能。

技术研发人员：谢鑫
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16