【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于大语言模型的数据选取方法、装置。本申请同时涉及一种基于大语言模型的数据输出方法和装置，一种基于大语言模型的数据交互方法和装置，一种基于大语言模型的数据选取系统，一种计算机存储介质，一种电子设备以及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、基于互联网和计算机技术的不断发展，与电子商务相关的技术也在随之不断的更新迭代，旨在为整个服务链路中不同需求的用户提供高效的服务。
2、其中，在基于互联网和计算机技术的电子商务中，选品是指产品提供方或者第三方根据市场需求、用户喜好和销售数据等信息，精心挑选和组织商品，以确保产品的种类、品质等能够挖掘目标用户群体。选品的作用包括但不限于：吸引用户流量、提升转化率、优化库存管理等。通过精准的选品策略，应用服务平台能够更好地满足不同用户的需求，以及提高产品供给用户的服务转化率。因此，选品对于提供商品的服务端而言是在依托应用服务平台进行线上和线下服务时提高转化率，满足用户需求中较为关键的环节。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于大语言模型的数据选取方法，以解决现有技术中数据选取效率低以及选取错误率高的问题。
2、本申请提供一种基于大语言模型的数据选取方法，包括：
3、响应于智能服务交互界面输入的数据选取请求，基于大语言模型对所述数据选取请求进行解析，确定所述数据选取请求的选取请求向量；
4、在构建的向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的目标标签和目标请求
5、根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息。
6、在一些实施例中，所述在构建的向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的目标标签和目标请求示例，包括：
7、根据对历史标签信息和历史请求示例的文本向量化处理，获取历史标签向量数据和历史请求示例向量数据；
8、根据存储和查询服务系统的分类向量索引，构建与所述历史标签向量数据对应的标签向量知识库，以及与所述历史请求示例向量数据对应的请求示例向量知识库；
9、根据匹配要求在所述标签向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的所述目标标签；
10、在所述请求示例向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的所述目标请求示例。
11、在一些实施例中，所述根据匹配要求，在所述标签向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的所述目标标签，包括：
12、当所述匹配要求包括标签类型要求时，所述大语言模型根据对数据选取标签的分类类型，在所述标签向量知识库中查找与所述选取请求向量匹配的目标分类标签；
13、将所述目标分类标签确定为所述目标标签。
14、在一些实施例中，所述将所述目标分类标签确定为所述目标标签，包括：
15、对所述目标分类标签按照标签筛选条件进行筛选，将符合标签筛选条件的所述目标分类标签确定为所述目标标签。
16、在一些实施例中，所述根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
17、根据所述大语言模型提示模板对所述目标分类标签进行合并，确定标签组合；
18、根据对所述标签组合和所述目标请求示例的组装，生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息；
19、或者，
20、根据所述大语言模型提示模板对所述目标分类标签进行合并，确定标签组合；
21、对所述标签组合进行校验，确定所述目标分类标签对应的标签值是否在设置的标签值选取范围；
22、若是，则根据对所述标签组合和所述目标请求示例的组装，生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息。
23、在一些实施例中，还包括获取如下至少一种信息：
24、获取所述数据选取请求的请求方类型信息；
25、获取所述选取信息的输出要求信息；
26、所述根据对所述标签组合和所述目标请求示例的组装，生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
27、将所述请求方类型信息和所述输出要求信息中至少一种信息，与所述目标标签和所述目标请求示例进行组装，生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息。
28、在一些实施例中，所述根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
29、根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成所述选取信息；
30、构建所述选取信息的操作控件和/或构建所述选取信息的交互参考信息。
31、本申请还提供一种基于大语言模型的数据选取输出方法，包括：
32、响应于智能服务交互界面输入的数据选取请求，获取如上述基于大语言模型的数据选取方法中的选取信息；
33、将选取信息进行渲染输出在所述智能服务交互界面；
34、响应于对所述选取信息中数据生成引擎的触发，在所述智能服务交互界面输出与所述选取信息对应的选取数据。
35、本申请还提供一种基于大语言模型的数据选取交互方法，包括：
36、响应于智能服务交互界面输入的数据选取请求，获取如上述基于大语言模型的数据选取方法中的选取信息；
37、将所述选取信息输出到所述智能服务交互界面；
38、响应于对所述智能服务交互界面中显示的所述选取信息的数据生成请求，将获取的根据所述选取信息生成的选取数据输出到所述智能服务交互界面。
39、本申请还提供一种基于大语言模型的数据选取系统，包括：交互端、处理平台端和选取引擎端；
40、所述交互端通过提供的智能服务交互界面输入数据选取请求，并将所述数据选取请求发送到所述处理平台端；
41、所述处理平台端通过大语言模型对所述数据选取请求进行解析，确定所述数据选取请求的选取请求向量；在构建的向量知识库中，通过所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的目标标签和目标请求示例；根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成与所述数据选取请求对应的选取信息，发送到所述交互端进行输出；
42、所述选取引擎端通过所述交互端输出的所述选取信息的生成请求，选取与所述选取信息相对应的选取数据，并将所述选取数据返回到所述交互端，所述交互端在所述智能交互界面输出所述选取数据。
43、本申请还提供一种基于大语言模型的选品方法，包括：
44、响应于智能服务交互界面输入的商品选取请求，基于大语言模型对所述商品本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的数据选取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在构建的向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的目标标签和目标请求示例，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据匹配要求，在所述标签向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的所述目标标签，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标分类标签确定为所述目标标签，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括获取如下至少一种信息：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
8.一种基于大语言模型的数据选取输
9.一种基于大语言模型的数据选取交互方法，其特征在于，包括：
10.一种基于大语言模型的数据选取系统，其特征在于，包括：交互端、处理平台端和选取引擎端；
11.一种基于大语言模型的选品方法，其特征在于，包括：
12.一种计算机存储介质，用于存储网络平台产生数据，以及对应所述网络平台产生数据进行处理的程序；
13.一种电子设备，包括：
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，其特征在于，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法；或者实现权利要求8所述的方法；或者实现权利要求9所述的方法；或者实现权利要求11所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的数据选取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在构建的向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的目标标签和目标请求示例，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据匹配要求，在所述标签向量知识库中，基于所述大语言模型查找与所述选取请求向量匹配的所述目标标签，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标分类标签确定为所述目标标签，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标签和所述目标请求示例，基于所述大语言模型生成用于在所述智能服务交互界面输出的与所述数据选取请求对应的选取信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括获取如下至少一种信息：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶文武，刘炉林，李心语，丁小虎，陈兵强，叶帅，
申请(专利权)人：浙江口碑网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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