一种智能问答方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种智能问答方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着人工智能(artificial intelligence，ai)技术的不断发展，生成式人工智能(artificial intelligence generated content，aigc)得到了空前的发展。aigc是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，该技术方法通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。

2、aigc技术可以通过训练模型和大量数据的学习，实现根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。例如，aigc可以根据输入的关键词、描述或样本生成与之相匹配的文章、图像、音频等。

3、目前现有的aigc方案，通常是根据自身存储的知识对输入的内容进行分析并生成与之相关的内容。若现有的aigc方案缺乏某个专业领域的知识，则该方案无法提供准确的内容。此外，现有的aigc方案的逻辑推理能力较低，导致现有的aigc方案无法对数据进行准确的数据分析。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种智能问答方法、装置、设备及介质，用于提升生成式人工智能对数据进行数据分析的准确性。

2、第一方面，本申请提供一种智能问答方法，该方法包括：获取待处理文本信息。对待处理文本信息进行语义分析，获取待处理文本信息的工作流。根据多模态大模型对工作流进行处理，获得多个子工作流和子工作流的标识，多模态大模型是对多个工作流对应的子工作流进行训练获得的，多个工作流对应的领域与待处理文本信息对应的领域为相同领域。根据子工作流的标识，确定子工作流对应的业务处理系统，不同的子工作流的标识对应不同的业务处理系统。根据子工作流对应的业务处理系统对子工作流进行处理，获取子工作流对应的目标数据。输出多个子工作流对应的目标数据。

3、采用该方法，多模态大模型是根据待处理文本信息对应的知识领域的工作流进行训练获得的，因此，第一设备采用该多模态大模型对工作流进行处理获得多个子工作流，可以提高将工作流拆解为多个子工作流的准确性。第一设备可以根据子工作流对应的业务处理系统对子工作流进行处理，可以提高对数据进行数据分析的准确性。

4、在一种可实现的方式中，待处理文本信息中包括用于指示角色的角色信息，对待处理文本信息进行语义分析，获取待处理文本信息的工作流，包括：对待处理文本信息进行语义分析，获得待处理文本信息的语义信息。根据角色信息和待处理文本信息的语义信息，获取待处理文本信息的工作流。

5、通过该方式，根据待处理文本信息中的角色信息，生成待处理文本信息工作流，可以提高生成工作流的准确性。

6、在一种可实现的方式中，根据多模态大模型对工作流进行处理，获得子工作流的标识，包括：对子工作流进行语义分析，获取用于表示子工作流语义的关键词。将关键词作为子工作流的标识。

7、通过该方式，对子工作流进行语义分析，并获取的关键词作为该子工作流的标识，可以便于后续确定该子工作流对应的业务处理系统。

8、在一种可实现的方式中，子工作流的关键词的语义与业务处理系统的关键词的语义相同。

9、在一种可实现的方式中，业务处理系统包括图表理解和推理系统、时序大模型系统、数据分析库系统和统计分析库系统中的至少一项。

10、在一种可实现的方式中，图标理解和推理系统用于对图表数据进行总结性描述。时序大模型系统用于根据历史数据提供不同步长的预测数据。数据分析库系统用于分析不同数据之间的相关性。统计分析库系统用于对数据进行统计和分析。

11、第二方面，本申请提供一种智能问答装置，该装置包括通信模块和处理模块。其中，

12、通信模块，用于获取待处理文本信息。处理模块，用于对待处理文本信息进行语义分析，获取待处理文本信息的工作流。处理模块，还用于根据多模态大模型对工作流进行处理，获得多个子工作流和子工作流的标识，多模态大模型是对多个工作流对应的子工作流进行训练获得的，多个工作流对应的领域与待处理文本信息对应的领域为相同领域。处理模块，还用于根据子工作流的标识，确定子工作流对应的业务处理系统，不同的子工作流的标识对应不同的业务处理系统。处理模块，还用于根据子工作流对应的业务处理系统对子工作流进行处理，获取子工作流对应的目标数据。通信模块，还用于输出多个子工作流对应的目标数据。

13、在一种可实现的方式中，待处理文本信息中包括用于指示角色的角色信息，处理模块具体用于：对待处理文本信息进行语义分析，获得待处理文本信息的语义信息。根据角色信息和待处理文本信息的语义信息，获取待处理文本信息的工作流。

14、在一种可实现的方式中，处理模块具体用于：对子工作流进行语义分析，获取用于表示子工作流语义的关键词。将关键词作为子工作流的标识。

15、在一种可实现的方式中，子工作流的关键词的语义与业务处理系统的关键词的语义相同。

16、在一种可实现的方式中，业务处理系统包括图表理解和推理系统、时序大模型系统、数据分析库系统和统计分析库系统中的至少一项。

17、在一种可实现的方式中，图标理解和推理系统用于对图表数据进行总结性描述。时序大模型系统用于根据历史数据提供不同步长的预测数据。述数据分析库系统用于分析不同数据之间的相关性。统计分析库系统用于对数据进行统计和分析。

18、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：

19、存储器，用于存储程序指令；

20、处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序指令执行第一方面中任一项所述的方法包括的步骤。

21、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时，使所述计算机执行第一方面中任一项所述的方法。

22、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任一项所述的方法。

23、第二方面至第五方面及其任意一种设计所带来的技术效果可参见第一方面中对应的设计所带来的技术效果，此处不再赘述。

技术特征：

1.一种智能问答方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理文本信息中包括用于指示角色的角色信息，所述对所述待处理文本信息进行语义分析，获取所述待处理文本信息的工作流，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多模态大模型对所述工作流进行处理，获得所述子工作流的标识，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子工作流的关键词的语义与所述业务处理系统的关键词的语义相同。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务处理系统包括图表理解和推理系统、时序大模型系统、数据分析库系统和统计分析库系统中的至少一项。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.一种智能问答装置，其特征在于，所述装置包括：

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述待处理文本信息中包括用于指示角色的角色信息，所述处理模块具体用于：

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述子工作流的关键词的语义与所述业务处理系统的关键词的语义相同。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述业务处理系统包括图表理解和推理系统、时序大模型系统、数据分析库系统和统计分析库系统中的至少一项。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时，使所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行上述如权利要求1-6中任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种智能问答方法、装置、设备及介质，用于提升生成式人工智能对数据进行数据分析的准确性。该方法包括：第一设备可以对获取的待处理文本信息进行语义分析，获取该文本信息对应的工作流。第一设备可以根据多模态大模型对该工作流进行处理，获得多个子工作流和子工作流的标识。其中，用于训练多模态大模型的多个工作流对应的领域与待处理文本信息对应的领域为相同领域。第一设备可以根据子工作流的标识，从预设的多个业务接口中确定该子工作流对应业务接口。其中，不同的业务接口对应不同的业务处理系统。第一设备可以根据子工作流对应的业务处理系统对子工作流进行处理，获取并输出子工作流对应的目标数据。

技术研发人员：刘辉,李增祥
受保护的技术使用者：新奥新智科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31