【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于智能链的数据处理方法、装置以及设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，大型语言模型(large language model，简称llm)能够实现对自然语言进行理解，进而使用插件完成对自然语言的响应。例如，当公司部门领导想要查询下属员工的近期业绩时，可以通过对智能助理以自然语言进行提问，智能助理使用大语言模型和插件从数据库中获得下属员工的近期业绩。
2、由于数据库中的数据可能存在重复的情况，利用自然语言调用大语言模型和插件进行查询时，会对每一种情况进行查询，从而使查询时间过长，查询结果不准确。例如，用户利用自然语言“请帮我查一下a的销售业绩”，调用大语言模型和插件进行查询时，数据库有两个名为a的用户，这两个名为a的用户来自不同的部门：部门1和部门2，用户只想查询部门1的a的销售业绩，但是大语言模型和插件会对每一种情况进行查询，使查询时间过长，查询结果不准确。
3、因此，亟需一种快速、准确的基于大语言模型和插件的数据处理方法。
技术实现思路>
1、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能链的数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，所述服务器上部署有智能链，所述智能链为基于大型语言模型和插件对自然语言进行理解和响应的执行流，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询请求包括自然语言，所述智能链包括大语言模型执行链和插件，所述大语言模型执行链包括大语言模型，所述插件用于查询目标数据，响应于终端发送的查询请求，通过智能链将所述查询请求转换为格式化参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过智能链确定与所述格式化参数对应的属性数据，并确定与所述格式化参数对应的属性数据的数
<...【技术特征摘要】
1.一种基于智能链的数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，所述服务器上部署有智能链，所述智能链为基于大型语言模型和插件对自然语言进行理解和响应的执行流，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询请求包括自然语言，所述智能链包括大语言模型执行链和插件，所述大语言模型执行链包括大语言模型，所述插件用于查询目标数据，响应于终端发送的查询请求，通过智能链将所述查询请求转换为格式化参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过智能链确定与所述格式化参数对应的属性数据，并确定与所述格式化参数对应的属性数据的数量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述查询请求包括用户标识，在响应于终端发送的查询请求，通过智能链将所述查询请求转换为格式化参数之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于智能链的数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于终端，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王石宝，刘金柱，
申请(专利权)人：北京炎黄盈动科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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