【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是涉及一种交互式数据智能体协同计算系统和方法。
技术介绍
1、随着大模型技术的持续进步，智能体(agent)在大模型领域的应用前景日益广阔。这些智能体能够执行一系列复杂的任务，包括但不限于自然语言处理(nlp)、决策制定、问题解决等。它们通过利用大型语言模型(large language models，简称llms)，模拟人类的决策过程，实现自主规划和执行任务，展现出了高度的自主性和适应性，从而极大地拓宽了大模型技术的应用场景。
2、然而，在涉及表格和数据库的自然语言数据问答领域，当前的数据智能体(dataagent)仍存在一定的局限性，其主要问题包括对用户意图的理解不准确、缺乏上下文联系，这可能导致给出错误的回答，甚至在某些情况下无法提供答案。这些问题在结合垂直领域数据进行自然语言问答时尤为突出。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种交互式数据智能体协同计算系统和方法，能够提升对用户复杂意图的理解和数据处理能力。
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【技术保护点】
1.一种交互式数据智能体协同计算系统，其特征在于，包括中控模型模块、代码模型模块和代码执行模块；所述中控模型模块用于将用户的查询意图分为若干子任务并规划子任务执行路径，以及根据所述代码执行模块反馈的结果信息向用户提供答案；所述代码模型模块用于将所述若干子任务生成代码任务；所述代码执行模块用于执行所述代码任务并生成所述结果信息。
2.根据权利要求1所述的交互式数据智能体协同计算系统，其特征在于，所述中控模型模块将用户的查询意图分为若干子任务时，采用大语言模型的上下文学习能力，并通过使用少样本提示的方式，引导所述大语言模型对用户的查询意图进行任务分解和规划，得...
【技术特征摘要】
1.一种交互式数据智能体协同计算系统，其特征在于，包括中控模型模块、代码模型模块和代码执行模块；所述中控模型模块用于将用户的查询意图分为若干子任务并规划子任务执行路径，以及根据所述代码执行模块反馈的结果信息向用户提供答案；所述代码模型模块用于将所述若干子任务生成代码任务；所述代码执行模块用于执行所述代码任务并生成所述结果信息。
2.根据权利要求1所述的交互式数据智能体协同计算系统，其特征在于，所述中控模型模块将用户的查询意图分为若干子任务时，采用大语言模型的上下文学习能力，并通过使用少样本提示的方式，引导所述大语言模型对用户的查询意图进行任务分解和规划，得到若干子任务和子任务执行路径。
3.根据权利要求1所述的交互式数据智能体协同计算系统，其特征在于，所述中控模型根据所述代码执行模块反馈的结果信息向用户提供答案时，根据所述结果信息判断所述结果信息与所述子任务是否匹配，若所述结果信息与所述子任务匹配，则判断所述子任务是否为最终子任务，若所述子任务不是最终子任务，则基于所述子任务执行路径，根据所述结果信息动态调整下一个子任务，并将调整后的下一个子任务发送给所述代码模型模块；若所述子任务是最终...
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