本发明涉及大模型ai应用构建，具体为基于多模型逻辑编排的自适配大模型ai应用构建系统。
背景技术：
1、随着人工智能技术的迅速发展，大模型因其强大的数据处理能力和泛化能力而受到广泛关注，然而，当前市面上的大模型种类繁多，技术特点各异，这给企业和个人用户带来了巨大的挑战，一方面，用户需要在众多模型中进行选择，以适应不同的应用场景，而这种选择过程往往耗时且充满不确定性；另一方面，现有的大模型大多缺乏良好的集成性和兼容性，难以直接嵌入到用户的业务流程中；此外，对于非专业开发人员而言，构建个性化的ai应用也存在较高的技术门槛，因为这通常要求具备一定的编程知识和对ai技术的深入理解；因此，市场上亟需一个能够简化ai应用构建过程，同时支持多模型集成与自动适配的解决方案。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案予以实现：基于多模型逻辑编排的自适配大模型ai应用构建系统，包括：
2、操作模块，支持用户通过拖拽方式从组件库中选择所需的逻辑组件，将其放置在功能配置区内，并通过连接线定义各个逻辑组件之间的交互逻辑；
3、算法模块，与操作模块连接，用于根据用户请求信息，推荐大模型组合；
4、集成模块，用于集成人工智能大模型，为推荐模型提供统一标准接口，确保其能无缝接入系统平台，同时，根据应用的交互逻辑和运行环境，对模型进行适配；
5、管理模块，用于支持用户上传私有数据集，并对数据进行清洗和预处理，以便训练或微调私有人工智能模型；
6、部署模块，用于允许用户在构建完成后测试人工智能应用，并支持将人工智能应用部署到云服务器或本地环境中。
7、优选的，所述操作模块包括：
8、组件库，用于记录与存储不同来源的逻辑组件；其中，逻辑组件包括数据输入组件、数据处理组件、模型调用组件、逻辑控制组件和数据输出组件以及逻辑补充组件；
9、区域单元，具有模型选择区、数据上传区、功能配置区和预览区，每个区域均设计有指示文档和帮助文档，以便于用户操作；
10、指示文档用于帮助用户理解和操作基于多模型逻辑编排的自适配大模型人工智能应用构建系统中的各个模块和功能而提供的指导说明；指示文档包含对系统不同区域的功能介绍和使用方法介绍，以及对用户操作步骤、参数含义的解释，使用户能够更高效、准确地利用系统构建人工智能应用；
11、帮助文档包括系统功能、操作流程、模块用途以及参数设置；
12、编辑单元，包括脚本编辑器，支持用户基于应用需求通过所述脚本编辑器编写脚本规则补充功能逻辑，得到逻辑补充组件，并将逻辑补充组件存入组件库中，参与逻辑组件之间的交互逻辑定义。
13、优选的，通过连接线定义各个逻辑组件之间的交互逻辑的过程：
14、用户基于组件库，阅读指示文档和帮助文档，了解每个组件的功能和适用场景，然后根据应用需求，通过拖拽方式从组件库中选择所需的逻辑组件；随后将选中的逻辑组件逐一放置在功能配置区内；
15、确定需要建立交互逻辑的逻辑组件，在功能配置区中，找到用于连接组件的工具，点击起始逻辑组件，按住鼠标左键，拖动鼠标指针到目标逻辑组件，松开鼠标左键，此时起始逻辑组件与目标逻辑组件之间建立一条连接线，表示两个组件之间的数据流或控制流方向；根据应用需求，重复此步骤，为不同的逻辑组件建立连接关系，构建初始交互框架；
16、随后利用预览区，对交互框架进行初步预览，并基于对照应用业务流程查看数据流或控制流是否正确，检查各个逻辑组件之间的连接是否符合预期的交互逻辑，若不符合，则返回前面步骤，根据指示文档中的操作说明进行修改，包括删除、重新连接或调整连接方向的操作，直到交互逻辑无误，得到完整的交互逻辑；同时，可参考帮助文档中关于逻辑组件交互的原理和常见问题解答，确保调整后的交互逻辑在系统运行时能正常工作；随后基于操作流程保存当前的交互逻辑。
17、优选的，所述算法模块包括：
18、需求分析单元，用于获取用户请求信息，并基于请求信息中的应用场景和功能需求，提取用户需求，其中，用户需求包括任务类型、数据规模、精度要求、响应时间；
19、模型库管理单元，设有模型库，用于维护模型库，模型库中存储有包括自然语言处理、图像处理、视频处理、数学推理领域的人工智能大模型，每个人工智能大模型均具有性能指标；
20、性能评估单元，基于用户需求和交互逻辑，从模型库中选取候选模型，并对每个候选模型进行评估，计算其与用户需求之间的匹配度，得到每个候选模型的匹配度函数值；
21、决策单元，用于根据匹配度函数值，选择匹配度最高的模型作为推荐模型。
22、集成模块用于统一标准接口，基于标准接口将推荐的人工智能模型无缝集成，覆盖自然语言处理、图像处理、视频处理和数学推理。
23、优选的，管理模块包括：
24、数据上传单元，用于提供安全的数据上传机制，支持用户上传私有数据集，并对数据进行清洗和预处理；
25、数据接口单元，设有数据接口，用于与外部数据源对接，用于数据的导入和导出，以增强人工智能应用的逻辑行为。
26、优选的，所述部署模块包括：
27、模拟环境单元，用于测试人工智能应用的功能，以确保其满足预期需求；
28、部署选项单元，用于支持用户选择，将人工智能应用部署到云服务器或本地环境，以满足不同的使用需求；
29、持续优化单元，基于人工智能应用部署后，收集用户反馈和应用性能数据，并基于用户反馈和应用性能数据，对模型进行训练调整，并更新模型和优化算法，以提升人工智能应用的质量和用户体验。
30、优选的，自适配大模型人工智能应用构建系统的使用方法，包括如下步骤：
31、s1：组件选择：用户通过操作模块，从组件库中依据自身需求选择所需的逻辑组件，形成一个组件集合；
32、s2：逻辑编排：用户将选中的组件集合放置在功能配置区，并使用连接线定义各个组件之间的交互逻辑；
33、s3：脚本执行：用户在脚本编辑器中编写脚本规则，定制人工智能应用的行为；
34、s4：数据对接：用户通过管理模块中的数据接口单元与外部数据源对接，实现数据的导入和导出；
35、s5：应用构建与测试：基于上述步骤完成后，构建出一个完整的人工智能应用逻辑架构；然后通过部署模块，在模拟环境单元中测试人工智能应用的功能，确保其满足预期需求；
36、s6：应用部署：将人工智能应用部署到云服务器或本地环境中，使其运行并为用户提供服务，完成从应用构建到上线运行的整个过程。
37、优选的，组件选择：用户通过操作模块，从组件库中依据自身需求选择所需的逻辑组件，形成一个组件集合：
38、；
39、其中，是用户选择的组件索引集；
40、这是构建应用的基础，用户根据应用的功能需求挑选合适的组件，包含数据输入组件、数据处理组件、模型调用组件，为后续的逻辑编排做准备。
41、优选的，步骤s2包括步骤s21：用户通过拖拽组件到功能配置区，并使用连接线定义组件之间的交互逻辑；每个连接线表示一个数据流或控制流，用有向图g=(v,e)表示；其中，v是节点集，即组件；e是边集，即连接线，e∈e表示一个数据流或控制流；
42、其中，节点集v：；
43、是用户选择的组件索引集；
44、通过这种方式，用户可以设计出应用的数据处理流程和控制逻辑，确定数据在各个组件之间的传输路径和处理顺序，包含数据从输入组件流向处理组件，经过模型处理后再流向输出组件。
45、优选的，步骤s3包括步骤s31：用户在脚本编辑器中编写脚本规则，定制人工智能应用的行为；其中，脚本规则包括简单条件语句、循环语句、调用外部api代码；其中，脚本通过形式化语言表示为：
46、；
47、；其中，是第i条脚本指令；
48、是用户编写的脚本指令索引集；
49、脚本可以对组件的行为进行更精细的控制，实现一些复杂的逻辑判断、循环操作或与外部系统的交互，增强应用的灵活性和功能性，使其能够更好地适应特定的业务需求；
50、数据对接：用户可以通过管理模块中的数据接口单元与外部数据源对接，实现数据的导入和导出，用于增强应用的逻辑行为；
51、数据接口用函数d(i,o)表示，其中i是输入数据，o是输出数据；
52、其中，函数d(i,o)的计算公式为：
53、；
54、其中，是用户导入或导出的数据索引集；
55、这使得应用能够获取外部数据进行处理，或者将处理结果输出到外部系统，拓展了应用的数据来源和应用范围，提高了应用与外部环境的交互能力。
56、本发明提供了基于多模型逻辑编排的自适配大模型ai应用构建系统，具备以下有益效果：
57、该基于多模型逻辑编排的自适配大模型ai应用构建系统，通过设计了直观易用的操作界面，允许用户通过简单的拖拽操作来编排ai应用，极大地降低了技术使用门槛；利用开发的一套自动适配算法，能够根据用户的需求和应用场景智能推荐最优的模型组合，减少了手动配置的工作量；集成了多种大型预训练模型，覆盖了自然语言处理、图像处理、视频处理、数学推理等多个领域，满足不同用户的需求。