一种基于大语言模型快速构建仿真想定方法及装置与流程

本发明涉及仿真想定，尤其涉及一种基于大语言模型快速构建仿真想定方法及装置。

背景技术：

1、在军事决策、模拟演练、战术规划和作战策略制定等领域，仿真想定起到了至关重要的作用，然而，现有的仿真想定生成方法存在一定的人工干预和效率低下的问题。为了解决这个问题，研究者们不断探索新的技术方案。

2、随着自然语言处理技术的发展，大语言模型逐渐成为处理大规模文本的有效工具。大语言模型具备出色的语义理解和文本生成能力，可以自动化地处理和分析大量文本数据。然而，如何将大语言模型成功应用于仿真想定的生成，仍面临一些技术挑战。首先，如何构建一个包含丰富仿真数据的语料库，并训练大语言模型以进行语义检索和交互问答是一个关键问题。其次，如何将检索到的结果结合finetune后的知识能力，综合生成想定文本仍需进一步探索。此外，如何实现仿真系统的自动化连接和控制也是需要解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于大语言模型快速构建仿真想定方法及装置，利用大语言模型进行信息检索、问答交互和文本生成，实现了快速、准确的仿真想定生成。同时，通过与仿真系统的连接和控制，该方法还可以实现自动化和智能化的兵力部署以及任务创建等功能。该方法可以大大提高仿真想定的生成效率和准确性。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种基于大语言模型快速构建仿真想定方法，所述方法包括：

3、s1，构建仿真知识库；所述仿真知识库包括作战背景信息、作战意图信息、兵力分布信息、初始态势信息和交战行动信息；

4、s2，利用所述仿真知识库，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型；

5、s3，获取用户的想定需求信息，利用所述优化大语言模型，对所述用户的想定需求信息进行处理，得到想定文本信息；

6、s4，对所述想定文本信息进行解析，得到想定所需核心数据信息；

7、s5，利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，实现仿真想定。

8、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述利用所述仿真知识库，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型，包括：

9、s21，对所述仿真知识库进行关键词提取，得到仿真知识库关键信息；所述仿真知识库关键信息包括战背景关键信息、作战意图关键信息、兵力分布关键信息、初始态势关键信息和交战行动关键信息；

10、s22，利用所述仿真知识库关键信息，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型。

11、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述利用所述优化大语言模型，根据用户的想定需求信息，在所述仿真知识库中进行检索，得到想定文本信息，包括：

12、s31，获取用户的想定需求信息；

13、s32，对所述用户的想定需求信息进行解析，得到需求解析信息；

14、s33，利用所述优化大语言模型，对所述需求解析信息进行检索，得到粗想定文本信息；

15、s34，对所述粗想定文本信息进行提炼，得到核心想定文本信息；

16、s35，利用finetune模型，对所述核心想定文本信息进行优化，得到想定文本信息。

17、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述对所述想定文本信息进行解析，得到想定所需核心数据信息，包括：

18、s41，对所述想定文本信息进行解析，得到满足想定仿真数据格式的解析想定文本信息；

19、s42，对所述解析想定文本信息进行处理，得到想定所需核心数据信息。

20、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，实现仿真想定，包括：

21、s51，利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，得到想定初始模型

22、s52，基于所述想定初始模型，进行兵力部署，得到想定的兵力部署方案；

23、s53，根据所述想定的兵力部署方案，进行想定任务创建，实现仿真想定。

24、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述根据所述想定的兵力部署方案，进行想定任务创建，包括：

25、s521，根据所述想定的兵力部署方案，设置任务目标；

26、s522，根据所述任务目标，设置任务执行方式，实现想定任务创建。

27、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第一方面中，所述在利用所述优化大语言模型，根据用户的想定需求信息，在所述仿真知识库中进行检索，得到想定文本信息后，所述方法还包括：

28、获取用户的反馈信息和评价信息；

29、根据所述反馈信息和所述评价信息，对所述优化大语言模型进行优化，得到改进的大语言模型。

30、本发明实施例第二方面公开了一种基于大语言模型快速构建仿真想定装置，所述装置包括：

31、知识库构建模块，用于构建仿真知识库；所述仿真知识库包括作战背景信息、作战意图信息、兵力分布信息、初始态势信息和交战行动信息；

32、大语言模型训练模块，用于利用所述仿真知识库，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型；

33、检索模块，用于获取用户的想定需求信息，利用所述优化大语言模型，对所述用户的想定需求信息进行处理，得到想定文本信息；

34、文本信息解析模块，用于对所述想定文本信息进行解析，得到想定所需核心数据信息；

35、仿真想定模块，用于利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，实现仿真想定。

36、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述利用所述仿真知识库，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型，包括：

37、s21，对所述仿真知识库进行关键词提取，得到仿真知识库关键信息；所述仿真知识库关键信息包括战背景关键信息、作战意图关键信息、兵力分布关键信息、初始态势关键信息和交战行动关键信息；

38、s22，利用所述仿真知识库关键信息，对大语言模型进行训练，得到优化大语言模型。

39、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述利用所述优化大语言模型，根据用户的想定需求信息，在所述仿真知识库中进行检索，得到想定文本信息，包括：

40、s31，获取用户的想定需求信息；

41、s32，对所述用户的想定需求信息进行解析，得到需求解析信息；

42、s33，利用所述优化大语言模型，对所述需求解析信息进行检索，得到粗想定文本信息；

43、s34，对所述粗想定文本信息进行提炼，得到核心想定文本信息；

44、s35，利用finetune模型，对所述核心想定文本信息进行优化，得到想定文本信息。

45、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述对所述想定文本信息进行解析，得到想定所需核心数据信息，包括：

46、s41，对所述想定文本信息进行解析，得到满足想定仿真数据格式的解析想定文本信息；

47、s42，对所述解析想定文本信息进行处理，得到想定所需核心数据信息。

48、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，实现仿真想定，包括：

49、s51，利用所述优化大语言模型，对所述想定所需核心数据信息进行处理，得到想定初始模型

50、s52，基于所述想定初始模型，进行兵力部署，得到想定的兵力部署方案；

51、s53，根据所述想定的兵力部署方案，进行想定任务创建，实现仿真想定。

52、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述根据所述想定的兵力部署方案，进行想定任务创建，包括：

53、s521，根据所述想定的兵力部署方案，设置任务目标；

54、s522，根据所述任务目标，设置任务执行方式，实现想定任务创建。

55、作为一种可选的实施方式，本发明实施例第二方面中，所述在利用所述优化大语言模型，根据用户的想定需求信息，在所述仿真知识库中进行检索，得到想定文本信息后，所述方法还包括：

56、获取用户的反馈信息和评价信息；

57、根据所述反馈信息和所述评价信息，对所述优化大语言模型进行优化，得到改进的大语言模型。

58、本发明第三方面公开了另一种基于大语言模型快速构建仿真想定装置，所述装置包括：

59、存储有可执行程序代码的存储器；

60、与所述存储器耦合的处理器；

61、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的基于大语言模型快速构建仿真想定方法中的部分或全部步骤。

62、本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机可存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例第一方面公开的基于大语言模型快速构建仿真想定方法中的部分或全部步骤。

63、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

64、(1)高效的信息处理：通过使用大语言模型，系统能够进行大规模的仿真想定数据样本的收集、处理和分析，从而提高了信息检索、文本生成和交互问答的效率。

65、(2)仿真想定生成：大语言模型能够根据语义检索已有语料库中的相关内容，并根据检索到的相关文本内容总结出具有帮助性、无害性、真实性的答案返回给用户，从而生成符合需求的仿真想定。

66、(3)个性化的仿真想定文本生成：通过交互问答的方式，用户可以实时调整和优化想定文本，使生成的仿真想定更符合用户需求和实际情况。

67、(4)自动化仿真想定创建：系统能够实现仿真想定文本的自动创建、兵力自动部署、任务自动创建直至完成想定的制作，大大减少了人工干预，提高了工作效率。