本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種大模型智能報告生成方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，企業(yè)級報告生成往往依賴于固定模板和手動數(shù)據(jù)填充，這種模式效率低下且難以滿足快速變化的業(yè)務(wù)需求。傳統(tǒng)的報告(例如：周報、月報)生成方法通常需要人工編寫復(fù)雜的sql查詢語句進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)查詢并手動調(diào)整報告模板內(nèi)容，這不僅耗時耗力，而且容易出錯。此外，當(dāng)數(shù)據(jù)或分析需求發(fā)生變化時，現(xiàn)有的報告生成系統(tǒng)往往無法靈活適應(yīng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出一種大模型智能報告生成方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一，本發(fā)明實施例能夠靈活高效實現(xiàn)智能報告生成。

2、一方面，本發(fā)明實施例提供了一種大模型智能報告生成方法，包括：

3、獲取目標(biāo)對象的自然語言對話；

4、基于自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句；

5、基于結(jié)構(gòu)化查詢語句生成智能報告請求；

6、響應(yīng)于智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)模板生成報告文本；預(yù)設(shè)模板包括多個模塊化模板。

7、可選地，獲取目標(biāo)對象的自然語言對話，包括以下步驟：

8、響應(yīng)于目標(biāo)對象在輸入框的輸入指令，獲得自然語言對話。

9、可選地，基于自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句，包括以下步驟：

10、對自然語言對話進(jìn)行分詞提取，獲得若干詞語；

11、基于詞語，整理得到關(guān)鍵詞和數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息；

12、其中，數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息基于詞語與預(yù)設(shè)的元信息匹配得到。

13、可選地，響應(yīng)于智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)的模塊化模板生成報告文本，包括以下步驟：

14、響應(yīng)于智能報告請求，將多個模塊化模板異步提交到freemarker模板引擎，并獲取查詢數(shù)據(jù)；

15、基于查詢數(shù)據(jù)，通過freemarker模板引擎渲染得到報告文本。

16、可選地，獲取查詢數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

17、基于智能報告請求確定初步查詢需求，進(jìn)而結(jié)合預(yù)設(shè)查詢范圍構(gòu)建明細(xì)查詢并請求dsl服務(wù)搜索得到查詢數(shù)據(jù)；

18、其中，查詢數(shù)據(jù)包括表征當(dāng)前周期的第一數(shù)據(jù)、表征同比周期的第二數(shù)據(jù)和表征環(huán)比周期的第三數(shù)據(jù)。

19、可選地，基于查詢數(shù)據(jù)，通過freemarker模板引擎渲染得到報告文本，包括以下步驟：

20、基于各個周期的查詢數(shù)據(jù)，通過freemarker模板引擎渲染分別渲染每個模塊化模板得到對應(yīng)的分析數(shù)據(jù)；分析數(shù)據(jù)包括概覽分析和趨勢分析；

21、將所有分析數(shù)據(jù)按照其對應(yīng)的模塊化模板在預(yù)設(shè)模板中相應(yīng)的位置整理得到報告文本。

22、可選地，方法還包括以下步驟：

23、通過預(yù)設(shè)的大模型結(jié)合知識庫對報告文本進(jìn)行研判分析，基于研判分析的結(jié)果更新報告文本。

24、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種大模型智能報告生成裝置，包括：

25、第一模塊，用于獲取目標(biāo)對象的自然語言對話；

26、第二模塊，用于基于自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句；

27、第三模塊，用于基于結(jié)構(gòu)化查詢語句生成智能報告請求；

28、第四模塊，用于響應(yīng)于智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)模板生成報告文本；預(yù)設(shè)模板包括多個模塊化模板。

29、可選地，第一模塊具體用于：

30、響應(yīng)于目標(biāo)對象在輸入框的輸入指令，獲得自然語言對話。

31、可選地，第二模塊具體用于：

32、對自然語言對話進(jìn)行分詞提取，獲得若干詞語；

33、基于詞語，整理得到關(guān)鍵詞和數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息；

34、其中，數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)信息基于詞語與預(yù)設(shè)的元信息匹配得到。

35、可選地，第四模塊具體用于：

36、響應(yīng)于智能報告請求，將多個模塊化模板異步提交到freemarker模板引擎，并獲取查詢數(shù)據(jù)；

37、基于查詢數(shù)據(jù)，通過freemarker模板引擎渲染得到報告文本。

38、可選地，裝置還包括：

39、第五模塊，用于通過預(yù)設(shè)的大模型結(jié)合知識庫對報告文本進(jìn)行研判分析，基于研判分析的結(jié)果更新報告文本。

40、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器以及存儲器；存儲器用于存儲程序；處理器執(zhí)行程序?qū)崿F(xiàn)上述大模型智能報告生成方法。

41、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機(jī)存儲介質(zhì)，其中存儲有處理器可執(zhí)行的程序，處理器可執(zhí)行的程序在由處理器執(zhí)行時用于實現(xiàn)上述大模型智能報告生成方法。

42、本發(fā)明實施例通過獲取目標(biāo)對象的自然語言對話；基于自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句；基于結(jié)構(gòu)化查詢語句生成智能報告請求；響應(yīng)于智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)模板生成報告文本；預(yù)設(shè)模板包括多個模塊化模板。本發(fā)明實施例通過自然語言對話和元信息解析自動生成查詢語句，并結(jié)合預(yù)配置的模板進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)高效、準(zhǔn)確、個性化的報告自動化生成。

技術(shù)特征：

1.一種大模型智能報告生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)對象的自然語言對話，包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述基于所述自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句，包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述響應(yīng)于所述智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)的模塊化模板生成報告文本，包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述獲取查詢數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述基于所述查詢數(shù)據(jù)，通過所述freemarker模板引擎渲染得到所述報告文本，包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的大模型智能報告生成方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

8.一種大模型智能報告生成裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器以及存儲器；

10.一種計算機(jī)存儲介質(zhì)，其中存儲有處理器可執(zhí)行的程序，其特征在于，所述處理器可執(zhí)行的程序在由所述處理器執(zhí)行時用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種大模型智能報告生成方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)對象的自然語言對話；基于所述自然語言對話，通過大型語言模型結(jié)合元信息生成結(jié)構(gòu)化查詢語句；基于所述結(jié)構(gòu)化查詢語句生成智能報告請求；響應(yīng)于所述智能報告請求，通過模板引擎基于預(yù)設(shè)模板生成報告文本；所述預(yù)設(shè)模板包括多個模塊化模板。本發(fā)明實施例旨在提供一種基于動態(tài)模板解析的大模型智能報告生成方法，通過自然語言對話和元信息解析自動生成查詢語句，并結(jié)合預(yù)配置的下鉆維度分模板進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析，再結(jié)合大模型根據(jù)查詢結(jié)果結(jié)合知識庫給出研判建議，從而實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、個性化的報告自動化生成，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)研發(fā)人員：劉佳,阮宜龍,張云龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中電信人工智能科技（北京）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30