一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质。方法包括：获取指示绘图设计的自然语言指令，将自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM，获得LLM输出的脚本语言指令，脚本语言指令为绘图应用程序的脚本语言指令，LLM的训练数据包括：具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令，通过脚本引擎对脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用绘图应用程序的图形引擎进行绘图。本申请使用LLM将自然语言指令转化为脚本语言指令，便于脚本解析引擎根据脚本语言指令调用图形引擎进行绘图，不需要用户掌握大量的绘图命令和快捷键，可以直接通过自然语言进行绘图，有效提高了CAD类软件的智能化程度。有效提高了CAD类软件的智能化程度。有效提高了CAD类软件的智能化程度。

【技术实现步骤摘要】
一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机领域，更具体地说，涉及一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]CAD(Computer Aided Design，计算机辅助设计)即是利用计算机及其图形设备帮助用户进行设计工作。用户在CAD类软件中可以通过键盘和鼠标等交互方式进行制图，但是在现有的交互方式中，用户需掌握大量的绘图命令和快捷键才可以快速完成制图，且即使现有CAD类软件中提供了AI辅助设计的功能，但只以辅助和建议为主，并未直接帮助用户作图。因此，目前的CAD类软件智能化程度不高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供了一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质，用于解决CAD类软件智能化程度不高的问题。
[0004]为了实现上述目的，现提出的方案如下：
[0005]一种计算机绘图方法，所述方法包括：
[0006]获取指示绘图设计的自然语言指令；
[0007]将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM，获得所述LLM输出的脚本语言指令，所述脚本语言指令为绘图应用程序的脚本语言指令，所述LLM的训练数据包括：具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令；
[0008]通过脚本引擎对所述脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用所述绘图应用程序的图形引擎进行绘图。
[0009]可选的，所述通过脚本引擎对所述脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用所述绘图应用程序的图形引擎进行绘图，包括：
[0010]所述脚本引擎通过词法分析从所述脚本语言指令中划分出目标部分；
[0011]所述脚本引擎将所述目标部分的脚本语言指令转化为目标字节指令；
[0012]所述脚本引擎通过虚拟机调用所述图形引擎的、与所述目标字节指令对应的目标调用接口进行绘图。
[0013]可选的，在所述将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM之前，所述方法还包括：
[0014]若所述自然语言指令为语音格式的自然语言指令，则通过语音转换技术将所述语音格式的自然语言指令转换为文本格式的自然语言指令。
[0015]可选的，所述LLM的训练过程包括：
[0016]获取训练数据，所述训练数据包括具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令；
[0017]使用所述训练数据对所述LLM进行微调训练。
[0018]可选的，所述使用所述训练数据对所述LLM进行微调训练，包括：
[0019]设置所述LLM的训练环境并获取所述LLM的初始参数；
[0020]在所述训练环境下，使用所述训练数据对所述初始参数进行更新，获得符合所述训练数据的训练参数；
[0021]将所述训练参数确定为所述LLM的当前参数。
[0022]一种计算机绘图装置，所述装置包括：
[0023]获取单元，用于获取指示绘图设计的自然语言指令；
[0024]转换单元，用于将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM，获得所述LLM输出的脚本语言指令，所述脚本语言指令为绘图应用程序的脚本语言指令，所述LLM的训练数据包括：具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令；
[0025]绘图单元，用于对所述脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用所述绘图应用程序的图形引擎进行绘图。
[0026]可选的，所述绘图单元包括：
[0027]划分子单元，用于通过词法分析从所述脚本语言指令中划分出目标部分；
[0028]指令转换子单元，用于将所述目标部分的脚本语言指令转化为目标字节指令；
[0029]接口调用子单元，用于通过虚拟机调用所述图形引擎的、与所述目标字节指令对应的目标调用接口进行绘图。
[0030]可选的，在所述转换单元将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM之前，所述装置还包括：
[0031]若所述自然语言指令为语音格式的自然语言指令，则触发文本单元；
[0032]所述文本单元，用于将所述语音格式的自然语言指令转换为文本格式的自然语言指令。
[0033]一种电子设备，包括存储器和处理器；
[0034]所述存储器，用于存储程序；
[0035]所述处理器，用于执行所述程序，实现上述任一项计算机绘图方法的各个步骤。
[0036]一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项计算机绘图方法的各个步骤。
[0037]本申请提供了一种计算机绘图方法、装置、电子设备和可读存储介质。本方法使用人工智能大语言模型LLM将自然语言指令转化为脚本语言指令，便于脚本解析引擎根据脚本语言指令调用图形引擎进行绘图，不需要用户掌握大量的绘图命令和快捷键，可以直接通过自然语言进行绘图，有效提高了CAD类软件的智能化程度。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0039]图1为本申请实施例提供的一种计算机绘图方法的流程示意图；
[0040]图2为本申请实施例提供的另一种计算机绘图方法的流程示意图；
[0041]图3为本申请实施例提供的一种图像交互界面的结构示意图；
[0042]图4为本申请实施例提供的一种计算机绘图装置的结构示意图；
[0043]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构框图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0045]如图1所示，本申请实施例提供了一种计算机绘图方法，该方法可以包括：
[0046]S10、获取指示绘图设计的自然语言指令。
[0047]其中，自然语言可以是人类日常交流和表达思想的语言形式，可选的，自然语言可以为口头语言，也可以为书面语言。绘图设计可以是指在计算机辅助设计中的绘图内容，可选的，绘图设计可以是“请以两公里为间隔放置输电塔桩位，中间如遇河流则增加跨越距离为原来的一点五倍。”当然，自然语音指令可以不需要标准的格式，可以按照用户的语言习惯自由描述绘图设计。本实施例可以通过用户语音讲述绘图设计或用户在文本窗口输入绘图设计，由此获得指示绘图设计的自然语言指令。
[0048]S11、将自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM，获得LLM输出的脚本语言指令，脚本语言指令为绘图应用程序的脚本语言指令，LLM的训练数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算机绘图方法，其特征在于，所述方法包括：获取指示绘图设计的自然语言指令；将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM，获得所述LLM输出的脚本语言指令，所述脚本语言指令为绘图应用程序的脚本语言指令，所述LLM的训练数据包括：具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令；通过脚本引擎对所述脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用所述绘图应用程序的图形引擎进行绘图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过脚本引擎对所述脚本语言指令进行解析，根据解析结果调用所述绘图应用程序的图形引擎进行绘图，包括：所述脚本引擎通过词法分析从所述脚本语言指令中划分出目标部分；所述脚本引擎将所述目标部分的脚本语言指令转化为目标字节指令；所述脚本引擎通过虚拟机调用所述图形引擎的、与所述目标字节指令对应的目标调用接口进行绘图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述自然语言指令输入预先训练的大语言模型LLM之前，所述方法还包括：若所述自然语言指令为语音格式的自然语言指令，则通过语音转换技术将所述语音格式的自然语言指令转换为文本格式的自然语言指令。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述LLM的训练过程包括：获取训练数据，所述训练数据包括具有对应关系的脚本语言指令及指示绘图设计的自然语言指令；使用所述训练数据对所述LLM进行微调训练。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述训练数据对所述LLM进行微调训练，包括：设置所述LLM的训练环境并获取所述LLM的初始参数；在所述训练环境下，使用所述训练数据对所述初始参数进行更新，获得符合所述训练数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：隗刚，孙士欣，孙敏杰，郑旺旺，刘海平，张泽众，
申请(专利权)人：北京道亨软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：