【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及深度学习、自然语言处理、大模型等人工智能，具体涉及一种数据处理方法、人机交互方法、智能体系统及装置。
技术介绍
1、现有技术中，检索问答智能体(agent)系统中，前期进行模型训练使用的训练集通常来自公开数据集或主动挖掘的领域数据，但是，这种方法获得的训练集缺乏对实际业务场景数据的拟合，准确性较低，数据质量不高。
技术实现思路
1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、本公开第一方面实施例提出了一种数据处理方法，包括：
3、获取使用目标模型的业务系统的日志数据；
4、对所述日志数据进行解析，获取查询数据，及所述查询数据对应的检索数据；
5、将所述查询数据和所述检索数据，分别输入所述目标模型及第一模型，得到至少两个生成数据；
6、利用至少两个第二模型，并基于所述查询数据及所述检索数据，确定每个所述生成数据的第一可信度；
7、将所述查询数据、所述检索数据、所述生成数据及所述...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述日志数据进行解析，获取查询数据，及所述查询数据对应的检索数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述查询数据和所述检索数据，分别输入所述目标模型及第一模型，得到至少两个生成数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，在所述利用至少两个第二模型，并基于所述查询数据及所述检索数据，确定每个所述生成数据的第一可信度之前，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述利用至少两个第二模型，并基于所述查询数据及所述检索数据，确定每...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述日志数据进行解析，获取查询数据，及所述查询数据对应的检索数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述查询数据和所述检索数据，分别输入所述目标模型及第一模型，得到至少两个生成数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，在所述利用至少两个第二模型，并基于所述查询数据及所述检索数据，确定每个所述生成数据的第一可信度之前，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述利用至少两个第二模型，并基于所述查询数据及所述检索数据，确定每个所述生成数据的第一可信度，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述根据每个所述生成数据对应的所述第二可信度，确定所述第一可信度，包括：
7.如权利要求5所述的方法，其中，所述根据每个所述生成数据对应的所述第二可信度，确定所述第一可信度，包括：
8.一种模型更新方法，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其中，在所述根据所述训练数据对所述目标模型进行更新训练之后，所述方法还包括：
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：
11.如权利要求8-10任一所述的方法，其中，在所述基于训练数据库中包含的新增数据的数据量、新增数据的类型、目标模型当前的性能参数中的至少一项，确定目标更新方式之前，所述方法还包括：
12.一种人机交互方法，包括：
13.一种人机交互智能体系统，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈诺，
申请(专利权)人：百度国际科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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