基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法技术

本发明专利技术涉及基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，包括以下步骤：S1:收集电力相关的自然语言文本与相应的SQL查询对；S2:对步骤S1收集的数据进行预处理;S3：使用预训练的大型语言模型，基于训练数据集进行模型微调，结合自然语言理解和信息抽取来强化模型的泛化能力，得到电力大语言模型；S4:扩充训练数据集和测试数据集；S5：评估电力大语言模型性能；S6：采用对抗训练增强模型的鲁棒性，并使用自动调参技术优化模型参数，得到优化后的电力大语言模型；S7：将优化后的电力大语言模型打包成容器进行部署，部署后设置实时监控机制，跟踪电力系统中自然语言查询到SQL的转换效果。本发明专利技术能够更有效地处理电力系统中的自然语言查询。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大语言模型领域，尤其涉及一种基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法。

技术介绍

1、在电力系统中，面对海量的电力设备运行数据、用户需求问答和历史故障记录，如何高效、准确地提取信息和执行数据查询是一个关键问题。传统的查询方式一般需要用户具备一定的技术背景和sql查询技能，这对于非技术背景的用户而言十分困难。为此，文本到sql（text2sql）技术应运而生，通过将自然语言查询自动转换为结构化的sql查询，使用户无需了解数据库管理系统和查询语言，即可直接获取所需数据。

2、然而，电力领域的数据特征与通用数据存在较大差异，包括数据格式、术语、以及应用场景的专业性，使得现有的通用text2sql模型难以直接适用于电力领域。因此，构建一个适用于电力领域的专用text2sql模型对于提升电力数据查询与分析的效率至关重要。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，能够更有效地处理电力系统中的自然语言本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述预处理包括文本预处理和SQL预处理，具体如下：

3.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述S3具体为：

4.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

5.根据权利要求4所述的基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，...

【技术特征摘要】

1.基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述预处理包括文本预处理和sql预处理，具体如下：

3.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述s3具体为：

4.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述步骤s4具体为：

5.根据权利要求4所述的基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述s41:具体为：

6.根据权利要求5所述的基于大语言模型赋能text2sql的电力数据增强分析方法，其特征在于，所述s42具体为：

7.根据权利要求1所述的基于大语言模型赋...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾荣甫，谢宏宇，林佳能，赖伟平，高树泽，魏华，徐禄，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：