一种任务处理方法、系统、设备以及存储介质技术方案

本公开提供了一种任务处理方法、系统、设备以及存储介质，其中，任务处理方法应用于包括中控模块和多个功能模块的任务处理系统，各个功能模块分别对应至少一个场景；该方法包括：中控模块接收当前任务请求信息，确定当前任务请求信息对应的场景；根据该场景、以及该任务处理系统中的功能模块的任务执行质量中的至少之一，将当前任务请求信息调度至对应的功能模块；功能模块根据当前任务请求信息执行相应任务，并输出任务执行结果；以及，中控模块对任务执行结果进行评估，以确定功能模块的任务执行质量。本公开能够提高多任务处理效果。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机，尤其涉及神经网络模型、大语言模型、智能服务等。

技术介绍

1、随着人工智能的发展，神经网络模型的业务处理能力大大提升，出现了能够处理多种任务的大模型。目前，一般采用大模型配合插件的方式处理多种任务，通过增加特定插件来实现特定的功能或服务。例如，为一个大模型设置多个插件，各个插件分别对应不同的功能或服务；当大模型接收到任务时，选择对应的插件实现该任务。由于这类大模型是通用模型，无法针对具体场景给出最优解，导致大模型对多任务处理的效果较差。

技术实现思路

1、本公开提供了一种任务处理方法、装置、设备以及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种任务处理方法，应用于包括中控模块和多个功能模块的任务处理系统，各个功能模块分别对应至少一个场景；该方法包括：

3、中控模块接收当前任务请求信息，确定当前任务请求信息对应的场景；根据该场景、以及该任务处理系统中的功能模块的任务执行质量中的至少之一，将当前任务请求信息调度至对应的功能模块；

4、功能模块根据当前任务请求信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种任务处理方法，应用于包括中控模块和多个功能模块的任务处理系统，各个所述功能模块分别对应至少一个场景；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述功能模块包括神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述神经网络模型包括多模态大语言模型。

4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其中，所述中控模块对所述任务执行结果进行评估，以确定所述功能模块的任务执行质量，包括：

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其中，所述根据所述场景、以及所述任务处理系统中的功能模块的任务执行质量中的至少之一，将所述当前任务请求信息调度...

【技术特征摘要】

1.一种任务处理方法，应用于包括中控模块和多个功能模块的任务处理系统，各个所述功能模块分别对应至少一个场景；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述功能模块包括神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述神经网络模型包括多模态大语言模型。

4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其中，所述中控模块对所述任务执行结果进行评估，以确定所述功能模块的任务执行质量，包括：

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其中，所述根据所述场景、以及所述任务处理系统中的功能模块的任务执行质量中的至少之一，将所述当前任务请求信息调度至对应的功能模块，包括：

6.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其中，所述根据所述场景、以及所述任务处理系统中的功能模块的任务执行质量中的至少之一，将所述当前任务请求信息调度至对应的功能模块，包括：

7.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其中，所述任务处理系统还包括多模态信号整合模块；

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个信息源包括多媒体信号接收装置和传感器中的至少之一。

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【专利技术属性】
技术研发人员：燕宇飞，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：