CN119271721B 一种智能交互方法及交互系统 （广东数果科技有限公司）

从指标文本数据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前指标内容转化为SQL伪代码；利用JSON数据格式翻译根据JSON数据格式数组确定出可视化图表选项2分别利用距离度量算法和近似最近邻搜索算法，从指标文容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当在将所述当前指标选项中相关性最高的指标作为目标指标之在根据所述JSON数据格式数组确定出所述可视化图表选项信所述分别利用距离度量算法和近似最近邻搜索算法，从指标文本数在利用自然语言处理技术对所述提问内容进行预处理之后，利用Word分别利用余弦相似度公式和所述近似最近邻搜索算法，计算从所述指标文本数据库中选择出所述余弦相似度大于所述第一指定阈值的指标文本在利用提问训练数据和DSPy框架训练出所述SQL伪代码翻译模型之后，将所述提问内在利用SQL训练数据和DSPy框架训练出所述JSON数据格式翻译代码中的GroupBy部分、WHERE部分和ORDERBY部分分别输入至所述JSON数据格式翻译模所述在将所述当前指标选项中相关性最高的指标作为目标指标之后若用户从所述当前指标选项中重新选择另一目标指标，将执行所述获取出所述目标指标对应的可视化以及，所述根据所述JSON数据格式数组确定出所述可视化图表选项信息中的维度信3结合所述用户交互行为记录和所述可视化图表选项将所述可视化图表和所述提问内容进行存储，以使用户再次提出相所述分别利用距离度量算法和近似最近邻搜索算法，从指标文本数检测是否存在有与所述提问内容的相似性达到第二指定阈值的索引若否，执行所述分别利用距离度量算法和近似最近邻搜索算法，匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的第一获取单元，用于在将所述当前指标选项中相关性最高的指标作为目标指标之后，输出单元，用于在根据所述JSON数据格式数组确定出所述可视化图转化子单元，用于在利用自然语言处理技术对所述提问内容进行预处理之后，利用WordEmbedding模型将所述提问内容转换为固定长度的向量表计算子单元，用于分别利用余弦相似度公式和所述指标文本数据库中的指标文本向量和提问内容向量选择子单元，用于从所述指标文本数据库中选择出所述余弦相似度大第一输入子单元，用于在利用提问训练数据和DSPy框架训练出所述SQL伪代码翻译模第二输入子单元，用于在利用SQL训练数据和DSPy框架训练出所述JSON数据格式翻译4第一确定单元，用于所述第一获取单元在将所述当前第一执行单元，用于执行所述获取出所述目标指标对应的可视化图表选项信息的操确定并执行单元，用于所述输出单元根据所述JSON数据格式数存储单元，用于将所述可视化图表和所述提问内容进行存储检测单元，用于所述匹配单元分别利用距离度量算法和近似最近文本数据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前指标选所述输出单元，还用于在所述检测单元检测出存在有与所述提第二执行单元，用于在所述检测单元检测出未存在本数据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前指标选项5[0002]随着人工智能技术的飞速发展，智能助手作为人类日常生活和工作中的得力助解决方案。模型将所述所述提问内容转换为固定长度的向库中的指标文本向量和提问内容向量之间的[0014]从所述指标文本数据库中选择出所述余弦相似度大于所述第一指定阈值的指标6[0016]在利用提问训练数据和DSPy框架训练出所述SQL伪代码翻译模型之后，将所述提[0018]在利用SQL训练数据和DSPy框架训练出所述JSON数据格式翻译模型之后，将所述格式数组确定出所述可视化图表选项信息中的维度信息、数据筛选信息以及排序信息之库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前指标7用WordEmbedding模型将所述所述所述指标文本数据库中的指标文本向量和提问内容向量之间的余弦[0041]第一输入子单元，用于在利用提问训练数据和DSPy框架训练出所述SQL伪代码翻所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种智8文本中快速找到与用户提问最相似的指标文本。这些文本的相关性需要大于一个预设的阈9动提取并展示相应的可视化图表选项信息，使得用户能够根据自己的需求快速定制图表。户的非结构化查询请求转化为系统可以理解和执行的结[0078]105、交互系统在根据JSON数据格式数组确定出可视化图表选项信息中的维度信[0082]在图1的智能交互方法中，以交互系统作为执行主体为例进行描述。需要说明的[0090]203、交互系统在利用自然语言处理技术对提问内容进行预处理之后，利用WordEmbedding模型将提问内容转换为固定数据库中的指标文本向量和提问内容向量之间的[0093]205、交互系统从指标文本数据库中选择出余弦相似度大于第一指定阈值的指标模型能够捕捉文本中的语义信息，将其转化为高维向量）。接着，系统可通过余弦相似度[0099]207、交互系统在利用提问训练数据和DSPy框架训练出SQ[0102]208、交互系统在利用SQL训练数据和DSPy框架训练出JSON数据格式翻译模型之伪代码翻译模型和JSON数据格式翻译模型，能够将用户的自然语言提问转换为可执行的埋点技术获取用户交互行为记录，这些记录可能用于优化后续的用户体验或分析用户行[0110]210、交互系统在根据JSON数据格式数组确定出可视化图表选项信息中的维度信内容则是用户的最终查询条件。这样的设计使得系统能够快速响应未来相似的问题或查据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前[0120]第一获取单元302，用于在将当前指标选项中相关性最高的指标作为目标指标之[0123]输出单元305，用于在根据JSON数据格式数组确定出可视化图表选项信息中的维取这个目标指标对应的可视化图表选项信息。这些信息对于生成用户所需的图表至关重实现将用户的非结构化查询请求转化为系统可以理解和执行的结构[0138]可见，实施图3所描述的交互系统，能够为用户提供更加精准和个性化的数据展值的指标文本作为当前指标选项。指标文本数据库中的指标文本向量和提问内容向量输入查询和文本数据库中文档的向量表示。余弦相似度的公式是：cosinesimilarity=[0148]第一输入子单元3031，用于在利用提问训练数据和DSPy框架训练出SQL伪代码翻[0152]第二输入子单元3041，用于在利用SQL训练数据和DSPy框架训练出JSON数据格式翻译模型之后，将SQL伪代码中的GroupBy部分、WHERE部分和ORDERBY部分分别输入至伪代码翻译模型和JSON数据格式翻译模型，能够将用户的自然语言提问转换为可执行的码转化成JSON数据格式数组之后，以及根据输出单元305在根据JSON数据格式数组确定出308可利用行为埋点技术获取用户交互行为记录，这些记录可能用于优化后续的用户体验合用户交互行为记录和可视化图表选项信息中的维度信息、数据筛选信息以及排序信息，内容则是用户的最终查询条件。这样的设计使得系统能够快速响应未来相似的问题或查[0172]检测单元311，用于匹配单元301分别利用距离度量算法从指标文本数据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前据库中匹配出与提问内容的相关性大于第一指定阈值的指标文本作为当前指标选项的操[0185]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，存t