【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交流指引，更具体地说，本专利技术涉及一种基于chatglm模型的交流指引系统及方法。
技术介绍
1、chatglm模型是由清华大学实验室和智谱ai基于千亿基座模型开发的对话语言模型。chatglm在glm-130b的基础上持续进行文本和代码预训练并通过有监督微调等技术实现人类意图对齐，具备文案写作、信息抽取、角色扮演、问答、对话等能力。
2、rag技术是检索增强生成(retrieval-augmentedgeneration)的简称，它是一种将检索技术和语言生成技术相结合来增强生成过程的技术。rag模型不仅仅是一个生成模型，更是一个结合了bert向量搜索和bart生成的系统。它利用bert模型将问题和知识库内容转换为向量，并基于相似性找到top-k的相关文档。接着，这些文档被提供给bart，一个基于transformer的生成模型，进而生成答案。这种方法不仅提高了答案的质量，更重要的是，它也为模型的输出提供了可解释性。
3、现有的各单位的待办事项通知是通过官网、公示栏、纸质文件、电子文件的形式下发，但是因为发送渠道多样、通知搜索方式不统一，导致人员在办事时经常不知道要通过什么流程，不知道要提交什么材料，搜寻资料比较散乱，导致错过重要事项、影响事项的完成。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于chatglm模型的交流指引系统及方法，通过将待办事项通知汇总后与chatglm模型结合，得到一个办事指引的交流指引系统，用
2、技术方案
3、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于chatglm模型的交流指引系统，
4、事项通知采集模块：用于获取代办事项通知，通过爬虫获取代办事项的信息，进行汇总，得到事项通知汇总数据集，对事项通知汇总编号，记为1，2，…，n；
5、数据集监测管理模块：用于管理获取的事项通知汇总数据集，获取事项通知汇总数据集的时效性系数和完整性系数，以及收集能力指数，标记出不符合完整性系数的事项通知，将不符合的事项传输至管理端，核验补充后重新放入事项通知汇总数据集中；
6、交流指引模型搭建模块：基于chatglm模型和事项通知汇总数据集构建交流指引模型，当用户输入需要寻求事项通知指引时，基于rag整合单元检索得到对应内容，交流指引模型根据检索结果输出对应的流程以及需要的材料；
7、监测预警模块：获取交流指引模型的时效性、指引答复准确率、使用人数和人次，评估交流指引模型的交流指引综合质量评估指数，与预设的数值进行对比，低于预设值时，向管理人员发出预警，提示此时用户依赖交流指引模型无法获取及时的事项通知。
8、优选的，数据集监测管理模块包括：事项通知内容提取单元、事项通知时效性计算单元、事项通知完整性计算单元、收集能力评估预警单元，所述事项通知内容提取单元用于提取事项通知的发布时间、事项的截止时间、需要的流程和需要准备的材料；所述事项通知时效性计算单元用于获取事项通知采集的时效性系数；所述事项通知完整性计算单元用于获取事项通知采集的完整性系数，将每个事项通知的完整性系数与预设的完整性系数进行对比，标记不符合预设值的事项通知，通过管理端核验不符合预设值的事项通知，提高事项通知的完整性系数；所述收集能力评估预警单元用于获取事项通知的收集能力指数，将获取的收集能力指数与预设的收集能力指数进行对比，当低于预设值时，向管理人员发出预警，提示事项通知收集能力不足。
9、优选的，所述数据集监测管理模块包括下列步骤：
10、步骤s01、提取事项通知发布的时间、事项规定的完成时间，提取需要的流程和需要准备的资料；
11、步骤s02、计算事项通知采集的时效性系数，满足公式：其中，sx表示事项通知采集的时效性系数，ti表示第i个事项通知的收集时间，ti0表示第i个事项通知发布的时间，tij表示第i个事项的截止日期，td表示当前日期；
12、步骤s03、计算事项通知采集的完整性系数，满足公式：
13、
14、其中，wz表示事项通知采集的完整性系数，表示事项通知覆盖率，sz表
15、示发布的事项通知数量，sh表示事项通知汇总数据集中的数量，设有n个事项通知，设每个事项通知中包括m个需要收集的材料，mi1表示第i个事项通知需要的材料数量，mi2表示第i个事项通知收集的材料数量，η1ij表示第i个事项通知中第j个材料获取的难易程度影响系数，η2ij表示第i个事项通知中第j个材料的重要程度影响系数，n1表示收集的事项通知数量；
16、步骤s04、计算事项通知的收集能力指数，满足公式：
17、h1＝wz*λ1+sx*λ2，
18、其中，h1表示汇总数据集的收集能力指数，λ1为事项通知采集的完整性影响系数且0＜λ1＜1，λ2为事项通知时效性影响系数且0＜λ2＜1，λ1+λ2＝1，将获取的收集能力指数与预设的收集能力指数进行对比，当低于预设值时，向管理人员发出预警，提示事项通知收集能力不足。
19、优选的，交流指引模型搭建模块包括用户指令识别单元、rag整合单元、事项通知排序单元，所述用户指令识别单元用于识别用户输入是否为寻求事项通知指引，若是则启动rag整合单元，若不是则进入chatglm的对话引擎；所述rag整合单元用于为用户搜索事项通知，根据用户所在高校得到对应的事项通知汇总数据集，在数据集中搜索得到事项通知，同时提取事项通知对应的流程和需要的资料，当搜索结果大于1个通知事项，启动事项通知排序单元；所述事项通知排序单元用于为搜索得到的事项进行排列，按照事项通知的相关程度、事项的重要程度、事项的时间紧迫程度进行排序。
20、优选的，所述rag整合单元用于接收用户输入，并利用检索增强生成技术从知识库中检索相关信息，所述rag检索框架包括检索器和排序器：所述检索器用于从知识库中获取相关信息。它可能采用各种技术，比如基于检索模型、索引和语义搜索的方法，以确保高效、精确地从知识库中检索信息；当检索器返回多个潜在的相关内容，排序器用于对检索器返回的相关内容进行排序，确定最相关的信息。
21、优选的，所述事项通知的相关程度指的是事项通知名称与用户输入关键词的重叠程度，所述事项的重要程度指的是事项的价值系数，管理人员根据实际情况设置事项的重要程度；所述事项的时间紧迫程度是指事项通知距离截止时间的剩余时间。
22、优选的，所述rag整合单元用于接收用户输入，并利用检索增强生成技术从知识库中检索相关信息，rag整合单元包括rag检索框架，rag检索框架包括检索器和排序器：所述检索器用于从知识库中获取相关信息，例如将事项通知关键词、事项通知发布的学校名称、学院名称、事项通知的发布时间作为索引关键词；当检索器返回多个潜在的相关内容，排序器对检索器返回的相本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：数据集监测管理模块包括：事项通知内容提取单元、事项通知时效性计算单元、事项通知完整性计算单元、收集能力评估预警单元，所述事项通知内容提取单元用于提取事项通知的发布时间、事项的截止时间、需要的流程和需要准备的材料；所述事项通知时效性计算单元用于获取事项通知采集的时效性系数；所述事项通知完整性计算单元用于获取事项通知采集的完整性系数，将每个事项通知的完整性系数与预设的完整性系数进行对比，标记不符合预设值的事项通知；所述收集能力评估预警单元用于获取事项通知的收集能力指数，将获取的收集能力指数与预设的收集能力指数进行对比，当低于预设值时，向管理人员发出预警，提示事项通知收集能力不足。
3.根据权利要求2所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：所述数据集监测管理模块包括下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：交流指引模型搭建模块包括用户指令识别
5.根据权利要求4所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：所述事项通知的相关程度指的是事项通知名称与用户输入关键词的重叠程度，所述事项的重要程度指的是事项的价值系数，管理人员根据实际情况设置事项的重要程度；所述事项的时间紧迫程度是指事项通知距离截止时间的剩余时间。
6.根据权利要求4所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：所述RAG整合单元用于接收用户输入，并利用检索增强生成技术从知识库中检索相关信息，RAG整合单元包括RAG检索框架，RAG检索框架包括检索器和排序器：所述检索器用于从知识库中获取相关信息；当检索器返回多个潜在的相关内容，排序器对检索器返回的相关内容进行排序，确定最相关的信息。
7.根据权利要求3所述的一种基于chatGLM模型的交流指引系统，其特征在于：所述监测预警模块用于监测交流指引模型的指引质量，包括：
8.一种基于chatGLM模型的交流指引方法，用于实现上述权利要求1-7任一所述的交流指引系统，其特征在于：包括
9.根据权利要求8所述的一种基于chatGLM模型的交流指引方法，其特征在于：所述覆盖范围指的是需要完成待办事项的用户身份特征。
10.根据权利要求8所述的一种基于chatGLM模型的交流指引方法，其特征在于：所述RAG检索框架利用检索器用于从知识库中获取相关信息，并利用排序器对检索器返回的相关内容进行排序，确定最相关的信息。
...【技术特征摘要】
1.一种基于chatglm模型的交流指引系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于chatglm模型的交流指引系统，其特征在于：数据集监测管理模块包括：事项通知内容提取单元、事项通知时效性计算单元、事项通知完整性计算单元、收集能力评估预警单元，所述事项通知内容提取单元用于提取事项通知的发布时间、事项的截止时间、需要的流程和需要准备的材料；所述事项通知时效性计算单元用于获取事项通知采集的时效性系数；所述事项通知完整性计算单元用于获取事项通知采集的完整性系数，将每个事项通知的完整性系数与预设的完整性系数进行对比，标记不符合预设值的事项通知；所述收集能力评估预警单元用于获取事项通知的收集能力指数，将获取的收集能力指数与预设的收集能力指数进行对比，当低于预设值时，向管理人员发出预警，提示事项通知收集能力不足。
3.根据权利要求2所述的一种基于chatglm模型的交流指引系统，其特征在于：所述数据集监测管理模块包括下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于chatglm模型的交流指引系统，其特征在于：交流指引模型搭建模块包括用户指令识别单元、rag整合单元、事项通知排序单元，所述用户指令识别单元用于识别用户输入是否为寻求事项通知指引，若是则启动rag整合单元，若不是则进入chatglm的对话引擎；所述rag整合单元用于为用户搜索事项通知，根据用户输入得到对应的事项通知汇总数据集，在数据集中搜索得到事项通知，同时提取事项通知对应的流程和需要的资料，当搜索结果大于1个通知事项，启动事项通知排序单元；所述事项通知排序单元用于为...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯大春，李汝彬，刘双印，丁欣裕，费奕霖，刘耀集，
申请(专利权)人：仲恺农业工程学院，
类型：发明
国别省市：
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