一种基于大语言模型的复杂表格理解方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，包括向LLM输入用户问题、原始表格以及备选操作池；从备选操作池中选择一系列生成答案需要的的操作，基于LLM生成并执行整体规划路径，生成执行结果，同时对生成LLM置信度自评估；若LLM置信度自评估的分数大于设定的阈值，则本步操作是有效的，若执行完毕，则输出答案并返回给用户，若未执行完规划的所有步骤，则继续执行规划路径中的下一步操作；若小于设定的阈值，则将本次的操作和执行结果加入到现有的上下文提示中，返回上一步操作重新规划。本发明专利技术充分利用LLM的推理和规划能力，通过结合整体生成规划和动态生成规划的优势，来实现复杂表格数据的高效理解、推理和生成。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，特别涉及一种基于大语言模型的复杂表格理解方法。

技术介绍

1、安风体系审核是电网领域安全生产风险管理体系评审标准的重要组成部分，企业的钻级评定是安风体系审核的核心任务，涉及到大量复杂表格数据的理解。目前，企业主要通过excel维护、监测、对标分析各项管理结果，痛点是数据统计维护工作量大、耗时长，难以满足常态化监测要求，且数据类指标在统计、计算、汇总过程均容易出错。随着电力系统规模逐渐扩大和智能化水平的提升，为了更加高效管理，基于深度学习技术的风险识别和预警等相关功能的出现为安全管理提供了可靠支持。但是，由于训练深度学习模型需要大量的领域数据，但电力行业累积了大量敏感数据，出于对数据安全的管理，这些数据很难获取，在一定程度上限制了算法性能，此外，相关的算法人员还需要掌握一定的电网领域安全管理相关知识，这对于相关的算法人员要求也是艰巨的。近年来，大语言模型(llm)的出现与发展，使高效管理成为可能。llm基于各领域大规模数据训练得到，在语义理解和语言生成方面展现出了非凡的优势，在语义理解方面，可以捕捉文本中的细微差距，无论是日常对话还是本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述备选操作池的操作类型包括表格转置、问题改写、表格压缩、表格转换、表格扩充和表格结构增强提示。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述表格转置操作包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述问题改写操作包括问题改写以及RAG检索；

5.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述表格压缩操作包括...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述备选操作池的操作类型包括表格转置、问题改写、表格压缩、表格转换、表格扩充和表格结构增强提示。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述表格转置操作包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述问题改写操作包括问题改写以及rag检索；

5.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的复杂表格理解方法，其特征在于，所述表格压缩操作包括检索相关列任务以及检...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶文德，周灵敏，李素梅，张志，刘沁莹，王宏，刘超，邓高峰，秦超，何邦权，李雪玲，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：