信息处理方法技术

本申请涉及一种信息处理方法

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、信息处理装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种信息处理方法
、
信息处理装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。

技术介绍

[0002]大型语言模型
(LLM
，
Large Language Model
，其为一种生成式模型
)
，如
ChatGPT(Chat Generative Pre
‑
trained Transformer
，是
OpenAI
机构研发的聊天机器人程序
)
，其能够为用户提起的信息处理请求（即需求任务）而生成并执行许多的操作指令
(
例如面向用户账户的应用数据进行处理的请求意图，生成并执行一系列的操作任务
)。
[0003]然而，在目前将
LLM
应用于现实世界中进行操作指令的生成和执行的方法对于用户来说还不太便利，仍然需要用户输入多轮的对话语句才能输出较为符合用户意图的操作指令，进而使得指令的生成效率和执行效率较低
。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种信息处理方法
、
信息处理装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中操作指令的生成效率和执行效率不高的问题
。
本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种信息处理方法，包括：
[0006]获取用户账户触发的信息处理请求；所述信息处理请求中携带有所述用户账户的对话语句，所述对话语句表征所述信息处理请求的请求意图；
[0007]基于所述对话语句，从多个数据库所存储的多个数据表中筛选出目标数据表；所述目标数据表中存储的信息数据与所述请求意图相匹配；
[0008]将所述请求意图和所述目标数据表的属性信息输入预训练的大语言模型中，以输出针对所述信息处理请求的操作指令；所述操作指令基于结构化的操作语言表征；
[0009]执行所述操作指令，以调用对应的功能接口对所述目标数据表中的信息数据进行数据处理，得到针对所述信息处理请求的任务处理结果
。
[0010]在一示例性实施例中，所述基于所述对话语句，从多个数据库所存储的多个数据表中筛选出目标数据表，包括：
[0011]对所述对话语句进行意图识别，得到针对所述对话语句的请求意图；
[0012]基于所述请求意图的请求类型，从多个数据库中筛选出对应库类型的候选数据库；所述请求意图的请求类型与所述候选数据库的库类型相匹配；
[0013]对所述请求意图和所述候选数据库中的候选数据表进行关联匹配，以从所述候选数据库中确定出与所述请求意图相匹配的目标数据表
。
[0014]在一示例性实施例中，所述对所述请求意图和所述候选数据库中的候选数据表进行关联匹配，以从所述候选数据库中确定出与所述请求意图相匹配的目标数据表，包括：
[0015]将所述请求意图转换为第一类空间向量，以及将所述候选数据库中各候选数据表
的建表语句转换为第二类空间向量；所述建表语句用于表达候选数据表所存储的信息数据的数据类型；
[0016]将所述第一类空间向量与各所述第二类空间向量分别进行关联度计算，得到针对各所述候选数据表的关联分数；
[0017]在各所述候选数据表中，选取出所述关联分数最高的候选数据表作为目标数据表
。
[0018]在一示例性实施例中，针对所述对话语句的请求意图的数量包括至少两个；
[0019]所述将所述请求意图和所述目标数据表的属性信息输入预训练的大语言模型中，以输出针对所述信息处理请求的操作指令，包括：
[0020]基于各所述请求意图所对应的目标数据表的属性信息，确定每一所述目标数据表的数据定义语言；所述数据定义语言用于表征所述目标数据表的结构
、
字段含义和字段间关系；
[0021]基于所述大语言模型对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行指令生成，得到针对所述信息处理请求的操作指令
。
[0022]在一示例性实施例中，所述基于所述大语言模型对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行指令生成，得到针对所述信息处理请求的操作指令，包括：
[0023]基于所述大语言模型分别对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行提示构造，得到针对各所述请求意图的操作提示语句；
[0024]基于所述大语言模型分别将各所述操作提示语句转化为结构化操作语句，得到针对各所述请求意图的操作指令；
[0025]基于所述大语言模型对各所述操作指令进行顺序排列，得到对应的操作指令集合，并将所述操作指令集合作为针对所述信息处理请求的操作指令
。
[0026]在一示例性实施例中，在所述信息处理请求中还携带有所述用户账户的账户信息；
[0027]在所述执行所述操作指令之前，还包括：
[0028]获取所述操作指令所对应目标数据表的索引信息；
[0029]基于所述索引信息和所述账户信息对所述用户账户进行权限校验；所述权限校验用于校验所述用户账户是否具备对所述目标数据表进行数据处理的功能权限；
[0030]在所述权限校验通过的情况下，执行所述操作指令
。
[0031]在一示例性实施例中，所述执行所述操作指令，包括：
[0032]识别所述操作指令的操作类型和所述目标数据表的表类型；所述表类型包括离线类型和实时类型；
[0033]在所述表类型为离线类型的情况下，调用与所述操作类型相对应的功能接口对所述目标数据表中的信息数据进行离线数据处理；
[0034]在所述表类型为实时类型的情况下，调用与所述操作类型相对应的功能接口对所述目标数据表中的信息数据进行实时数据处理
。
[0035]在一示例性实施例中，所述调用对应的功能接口对所述目标数据表中的信息数据进行数据处理，得到针对所述信息处理请求的任务处理结果，包括：
[0036]在所述权限校验通过的情况下，获取所述用户账户的账户账号和账号密码；
[0037]将所述账户账号和所述账号密码输入所述功能接口，以通过所述功能接口对所述目标数据表中的信息数据依次进行数据解锁处理
、
数据提取处理和数据运算处理，得到针对所述信息处理请求的任务处理结果
。
[0038]在一示例性实施例中，在所述执行所述操作指令之前，还包括：
[0039]对所述操作指令进行危险语法校验处理和危险语法过滤处理，得到处理后的操作指令；
[0040]其中，所述危险语法校验处理用于校验所述操作指令中是否存在异常函数和
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户账户触发的信息处理请求；所述信息处理请求中携带有所述用户账户的对话语句，所述对话语句表征所述信息处理请求的请求意图；基于所述对话语句，从多个数据库所存储的多个数据表中筛选出目标数据表；所述目标数据表中存储的信息数据与所述请求意图相匹配；将所述请求意图和所述目标数据表的属性信息输入预训练的大语言模型中，以输出针对所述信息处理请求的操作指令；所述操作指令基于结构化的操作语言表征；执行所述操作指令，以调用对应的功能接口对所述目标数据表中的信息数据进行数据处理，得到针对所述信息处理请求的任务处理结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述对话语句，从多个数据库所存储的多个数据表中筛选出目标数据表，包括：对所述对话语句进行意图识别，得到针对所述对话语句的请求意图；基于所述请求意图的请求类型，从多个数据库中筛选出对应库类型的候选数据库；所述请求意图的请求类型与所述候选数据库的库类型相匹配；对所述请求意图和所述候选数据库中的候选数据表进行关联匹配，以从所述候选数据库中确定出与所述请求意图相匹配的目标数据表
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述请求意图和所述候选数据库中的候选数据表进行关联匹配，以从所述候选数据库中确定出与所述请求意图相匹配的目标数据表，包括：将所述请求意图转换为第一类空间向量，以及将所述候选数据库中各候选数据表的建表语句转换为第二类空间向量；所述建表语句用于表达候选数据表所存储的信息数据的数据类型；将所述第一类空间向量与各所述第二类空间向量分别进行关联度计算，得到针对各所述候选数据表的关联分数；在各所述候选数据表中，选取出所述关联分数最高的候选数据表作为目标数据表
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述对话语句的请求意图的数量包括至少两个；所述将所述请求意图和所述目标数据表的属性信息输入预训练的大语言模型中，以输出针对所述信息处理请求的操作指令，包括：基于各所述请求意图所对应的目标数据表的属性信息，确定每一所述目标数据表的数据定义语言；所述数据定义语言用于表征所述目标数据表的结构
、
字段含义和字段间关系；基于所述大语言模型对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行指令生成，得到针对所述信息处理请求的操作指令
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述大语言模型对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行指令生成，得到针对所述信息处理请求的操作指令，包括：基于所述大语言模型分别对各所述请求意图及其对应目标数据表的数据定义语言进行提示构造，得到针对各所述请求意图的操作提示语句；基于所述大语言模型分别将各所述操作提示语句转化为结构化操作语句，得到针对各
所述请求意图的操作指令；基于所述大语言模型对各所述操作指令进行顺序排列，得到对应的操作指令集合，并将所述操作指令集合作为针对所述信息处理请求的操作指令
。6.
根据权利要求1‑5任一项所述的方法，其特征在于，在所述信息处理请求中还携带有所述用户账户的账户信息；在所述执行所述操作指令之前，还包括：获取所述操作指令所对应目标数据表的索引信息；基于所述索引信息和所述账户信息对所述用户账户进行权限校验；所述权限校验用于校验所述用户账户是否具备对所述目标数据表进行数据处理的功能权限；在所述权限校验通过的情况下，执行所述操作指令
。7.
根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述执行所述操作指令，包括：识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝阔，许汝全，莫涵宇，谢睿，
申请(专利权)人：广州趣研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：