【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业智能与数控加工，尤其涉及一种基于大模型的多模态数据智能图表查询方法及系统。
技术介绍
1、传统滚压机床数据分析需依赖专业人员通过专用软件手动查询图表（如振动频谱、坎贝尔图），存在以下痛点：
2、操作复杂：需熟悉专业术语及工具界面，非技术人员难以独立操作；
3、响应延迟：人工筛选数据耗时，无法实时响应动态工况需求；
4、知识孤岛：数据与图表分散在不同模块，缺乏统一交互入口。
5、现有系统虽支持图表生成，但缺乏自然语言驱动的智能交互能力，无法实现“意图-数据-图表”的端到端自动化。
技术实现思路
1、因此，本专利技术的目的在于提供一种基于大模型的多模态数据智能图表查询方法及系统，采用通过大模型理解用户意图，动态推荐关联图表，突破传统固定菜单导航模式，实现数据与图表联合分析智能交互。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供的一种基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，包括以下步骤：
3、s1、获取用户输入的模...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，对所述模糊查询信息进行意图识别与实体抽取，解析为结构化查询条件；包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，还包括制定自学习优化机制：记录用户高频查询和用户的反馈，持续优化大模型的领域知识库与图表生成规则，提升查询准确率。
4.根据权利要求1所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，所述多模态数据关联库包括将机床数控系统数据，传...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，对所述模糊查询信息进行意图识别与实体抽取，解析为结构化查询条件；包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，还包括制定自学习优化机制：记录用户高频查询和用户的反馈，持续优化大模型的领域知识库与图表生成规则，提升查询准确率。
4.根据权利要求1所述的基于大模型的多模态数据智能图表查询方法，其特征在于，所述多模态数据关联库包括将机床数控系统数据，传感器时域图数据，传感器频域图数据，工件质量数据以及专家经验按照数据关联性要求进行关联映射后形成；
5.根据权利要求3所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：张羽芹，王伟，马犇，刘则，
申请(专利权)人：新一代工业智能科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：
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