集成智能学习功能的设备使用与维修知识库制造技术

本发明专利技术提供了集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，包括：知识库构建模块，用于基于两种知识存储方式对设备使用维修技术文档进行并行处理，并基于并行处理结果构建图数据库和向量数据库，得到设备运维知识库；知识库使用模块，用于基于用户提交的查询需求同时对设备运维知识库中的图数据库和向量数据库进行相似性搜索，并将相似性搜索结果输入至大语言模型进行处理，得到用户所需的目标数据；知识库更新模块，用于基于设备运维知识库使用的同时获取实时设备使用维修技术文档，并基于实时设备使用维修技术文档的获取类型采用差异更新流程对设备运维知识库进行迭代更新

【技术实现步骤摘要】
集成智能学习功能的设备使用与维修知识库


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库
。

技术介绍

[0002]目前，基于知识图谱的知识库应用比较多，但是每个领域知识库的构建和升级是一个比较有困难的目标，这些领域包括大型复杂设备运维；目前在大型复杂设备运维过程中，当用户需要设备进行使用
、
故障诊断和故障维修时，需要用户根据自身需求从相应手册中查询相应的目标数据，且每一类型都是独立的，不能将相互之间存在相关的数据进行同步调取，从而容易导致对设备使用维修知识的查询发生遗漏，导致设备使用维修知识查询不全面，影响对设备使用维修的效果；因此，为了克服上述缺陷，本专利技术提供了一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，用以通过两种方式对设备使用维修技术文档并行处理构建设备运维知识库，保障了设备运维知识库的全面及可靠，其次，通过对用户提交的查询需求进行解析，实现同时从设备运维知识库中的图数据库和向量数据库进行相似性搜索，保障了对用户查询需求进行准确可靠的解析，也保障了最终查询到的数据满足用户查询需求的可靠性，最后，在设备运维知识库的使用过程中实时对设备运维知识库进行迭代更新，保障了设备运维知识库中知识的有效性，也保障了满足用户查询需求的全面性，提高了用户对设备使用维修的效果
。
[0004]本专利技术提供了一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，包括：知识库构建模块，用于基于两种知识存储方式对设备使用维修技术文档进行并行处理，并基于并行处理结果构建图数据库和向量数据库，得到设备运维知识库；知识库使用模块，用于基于用户提交的查询需求同时对设备运维知识库中的图数据库和向量数据库进行相似性搜索，并将相似性搜索结果输入至大语言模型进行处理，得到用户所需的目标数据；知识库更新模块，用于基于设备运维知识库使用的同时获取实时设备使用维修技术文档，并基于实时设备使用维修技术文档的获取类型采用差异更新流程对设备运维知识库进行迭代更新
。
[0005]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，知识库构建模块中两种知识存储方式包括：知识图谱存储方式和向量数据存储方式
。
[0006]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，知识库构建模块，包括：策略适配单元，用于获取两种知识存储方式的运行特性，并基于运行特性确定两
种知识存储方式对设备使用维修技术文档进行并行处理时的并行处理策略；流程构建单元，用于基于并行处理策略构建两种知识存储方式的处理流程，并对两种知识存储方式的处理流程进行封装部署后得到知识库构建流程，且基于知识库构建对设备使用维修技术文档进行处理，构建设备运维知识库
。
[0007]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，流程构建单元，包括：第一种知识存储方式的处理流程包括：文档预处理子单元，用于基于预设文档分类指标对设备使用维修技术文档中的设备使用维修数据进行聚类，得到子数据集合，并对子数据集合进行格式化及拆分处理，得到每一预设文档分类指标对应的内容描述文本条目集合；结构分析提取子单元，用于：对每一内容描述文本条目集合进行结构化分析提取，得到知识图谱的三元组知识表达，并基于三元组知识表达的逻辑特征将三元组知识表达进行逻辑关联；基于逻辑关联结果得到设备使用与维修知识图谱，并将设备使用与维修知识图谱存入图数据库
。
[0008]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，结构分析提取单元，包括：训练集获取子单元，用于基于预设文档分类指标确定数据查询索引，并基于预设数据库中的数据查询引擎对数据查询索引进行分析后对预设数据库中的预设数据进行遍历，得到预设文档分类指标对应的目标查询数据；模型构建及分析子单元，用于：构建三元组元素分类模型，并基于目标查询数据对三元组元素分类模型进行迭代学习训练，且确定每一次迭代学习训练后的模型参数与基准参数的拟合度；当拟合度达到预设阈值时，得到目标三元组元素分类模型，并基于目标三元组元素分类模型对内容描述文本条目集合中每一描述文本进行分词，得到
N
个子句；基于目标三元组元素分类模型对
N
个子句进行去重及分类，并基于去重及分类结果进行三元组元素分析，得到分词特征，且基于分词特征得到每一内容描述文本条目集合中的第一三元组知识表达
。
[0009]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，模型构建及分析子单元，包括：数据解析子单元，用于调取预设大语言模型，并基于大语言模型对内容描述文本条目集合中每一描述文本进行分析，提取每一描述文本的语言模式和语义规则；三元组生成子单元，用于基于语言模式和语义规则确定不同描述文本之间的上下文逻辑关系，并基于上下文逻辑关系生成第二三元组知识表达；互补子单元，用于将第一三元组知识表达和第二三元组知识表达进行差异互补，并基于差异互补得到最终的三元组知识表达
。
[0010]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，流程构建单元，包括：第二种知识存储方式的处理流程包括：文档切分子单元，用于基于设定参数将设备使用维修技术文档切分为文本切片，并将文本切片作为第一向量转换元素；
向量转换子单元，用于：获取得到的内容描述文本条目集合，并将内容描述文本条目集合中的描述文本作为第二向量转换元素；基于预训练词嵌入模型将第一向量转换元素和第二向量转换元素同步映射为高维度实数向量，并将高维度实数向量存入向量数据库；知识库生成子单元，用于将图数据库和向量数据库进行汇总，得到设备运维知识库
。
[0011]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，知识库使用模块，包括：查询请求单元，用于获取用户提交的提问文本及查询需求，并对提问文本及查询需求进行语句分段后同时在图数据库和向量数据库中进行相似性搜索，分别得到结构化数据和相关性描述文本；处理单元，用于对相关性描述文本进行解析，确定相关性描述文本的语义特征，并基于语义特征构建提示词，并将结构化数据
、
提示词以及提问文本及查询需求输入至大语言模型进行特征筛选，得到用户所需的目标数据
。
[0012]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，处理单元，包括：参数确定子单元，用于基于目标时间段后的设备运维知识库中的知识图谱内容确定模型微调参数，并基于模型微调参数对大语言模型进行迭代训练；模型验证子单元，用于基于知识图谱内容对迭代训练后的大语言模型进行性能校验，并在校验通过后对原始的大语言模型进行替换
。
[0013]优选的，一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，知识库更新模块，包括：文档更新单元，用于基于设备运维知识库使用的同时获取实时设备使用维修技术文档，并基于实时设备使用维修技术文档的资料属性确定信息来源；知识库更新单元，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，其特征在于，包括：知识库构建模块，用于基于两种知识存储方式对设备使用维修技术文档进行并行处理，并基于并行处理结果构建图数据库和向量数据库，得到设备运维知识库；知识库使用模块，用于基于用户提交的查询需求同时对设备运维知识库中的图数据库和向量数据库进行相似性搜索，并将相似性搜索结果输入至大语言模型进行处理，得到用户所需的目标数据；知识库更新模块，用于基于设备运维知识库使用的同时获取实时设备使用维修技术文档，并基于实时设备使用维修技术文档的获取类型采用差异更新流程对设备运维知识库进行迭代更新
。2.
根据权利要求1所述的一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，其特征在于，知识库构建模块中两种知识存储方式包括：知识图谱存储方式和向量数据存储方式
。3.
根据权利要求1所述的一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，其特征在于，知识库构建模块，包括：策略适配单元，用于获取两种知识存储方式的运行特性，并基于运行特性确定两种知识存储方式对设备使用维修技术文档进行并行处理时的并行处理策略；流程构建单元，用于基于并行处理策略构建两种知识存储方式的处理流程，并对两种知识存储方式的处理流程进行封装部署后得到知识库构建流程，且基于知识库构建对设备使用维修技术文档进行处理，构建设备运维知识库
。4.
根据权利要求3所述的一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，其特征在于，流程构建单元，包括：第一种知识存储方式的处理流程包括：文档预处理子单元，用于基于预设文档分类指标对设备使用维修技术文档中的设备使用维修数据进行聚类，得到子数据集合，并对子数据集合进行格式化及拆分处理，得到每一预设文档分类指标对应的内容描述文本条目集合；结构分析提取子单元，用于：对每一内容描述文本条目集合进行结构化分析提取，得到知识图谱的三元组知识表达，并基于三元组知识表达的逻辑特征将三元组知识表达进行逻辑关联；基于逻辑关联结果得到设备使用与维修知识图谱，并将设备使用与维修知识图谱存入图数据库
。5.
根据权利要求4所述的一种集成智能学习功能的设备使用与维修知识库，其特征在于，结构分析提取单元，包括：训练集获取子单元，用于基于预设文档分类指标确定数据查询索引，并基于预设数据库中的数据查询引擎对数据查询索引进行分析后对预设数据库中的预设数据进行遍历，得到预设文档分类指标对应的目标查询数据；模型构建及分析子单元，用于：构建三元组元素分类模型，并基于目标查询数据对三元组元素分类模型进行迭代学习训练，且确定每一次迭代学习训练后的模型参数与基准参数的拟合度；当拟合度达到预设阈值时，得到目标三元组元素分类模型，并基于目标三元组元素分类模型对内容描述文本条目集合中每一描述文本进行分词，得到
N
个子句；
基于目标三元组元素分类模型对
N
个子句进行去重及分类，并基于去重及分类结果进行三元组元素分析，得到分词特征，且基于分词特征得到每一内容描述文本条目集合中的第一三元组知识表达
。6.

【专利技术属性】
技术研发人员：李红江，傅黎，沈锐，
申请(专利权)人：武汉蓝海科创技术有限公司，
类型：发明
国别省市：