【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，特别涉及一种基于大语言模型的多源数据自动化采集方法。
技术介绍
1、在大数据与人工智能深度融合的技术背景下，多源数据采集已成为各行业数字化转型的关键环节。当前，工业物联网、智慧城市、金融风控等领域均面临海量异构数据源（如传感器、数据库、api 接口、网页等）的协同采集需求。然而，现有多源数据采集技术存在以下显著缺陷：
2、其一，协议适配能力局限。传统数据采集依赖预先编写的协议解析规则（如针对http、modbus 协议的固定解析模块），难以应对新型物联网协议（如 lorawan、自定义工业协议）或协议版本快速迭代的场景。当出现未知协议时，需耗费大量人力进行协议逆向分析与解析器开发，导致采集系统扩展性差，无法满足动态变化的业务需求。
3、其二，采集策略静态化。多数采集系统采用固定的采集模式（如每小时采集一次日志数据），无法根据数据价值密度、数据源负载状态等动态调整策略。这导致高价值数据漏采、低价值数据冗余采集并存，造成计算资源浪费与关键信息缺失的双重问题。
4、综上所述，现有的...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，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的多源数据自动化采集方法，其特征在于，所述协议无关标准化数据是消除了原数据所依赖的通信协议特性，统一转换为独立的数据格式的数据。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，其特征在于，所述采集策略包括采样频率、批量大小及优先级排序。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，其特征在于，分析历史采集数据的特征分布，结合当前数据源的状态，动态生成最优采集策略，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，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的多源数据自动化采集方法，其特征在于，所述协议无关标准化数据是消除了原数据所依赖的通信协议特性，统一转换为独立的数据格式的数据。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，其特征在于，所述采集策略包括采样频率、批量大小及优先级排序。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，其特征在于，分析历史采集数据的特征分布，结合当前数据源的状态，动态生成最优采集策略，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多源数据自动化采集方法，其特征在于，基于大语言模型构建领域知识图谱，分析所述自容错数据流的实体关联及业务逻辑，预测潜在的数据需求点，包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：周洪峰，潘孝挺，刘林峰，熊杰，杨欢，
申请(专利权)人：深圳微品致远信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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