CN119396482A 一种自适应智能共生数据生态系统及其协作实现方法 （生泰仁合智能科技(深圳)有限公司）

道塘尾社区荔园路翰宇湾区创新港6一种自适应智能共生数据生态系统及其协本发明公开了一种自适应智能共生数据生接口模块、数据处理管道模块和创新触发器模能够自动构建复杂工作流、进行多模态数据融2智能体生态系统模块，其中，所述智能体生态系人机协作接口模块，用于实现人工智能与人类智慧的深度数据处理管道模块，用于高效处理各种类型的数据，并根据数动态任务编排单元，用于自动将复杂任务分解为子任务多模态知识编码单元，用于统一编码和表示来自语义任务理解单元，用于利用大语言模型深度解析自然语言任务描3上下文感知调度单元，用于实现智能化的任务执行实时反馈与适应单元，用于收集系统运行时的实时反馈实时自适应调整单元，用于根据数据流特性、数据适应度评估单元，用于全面评估数据在不同处理环境和目10.一种基于权利要求1～9任意一项所述的自适应智能共生数据生态系统的协作实现接收数据处理任务请求，并由自适应工作流引擎进行任务4智能体团队向知识图谱查询相关领域知识，并开始协作智能体向自适应工作流引擎报告性能指标和状态，工作流通过人机协作接口将关键决策点和系统建议呈现给人类专家，5[0004]本发明的目的是提供一种自适应智能共生数据生态系统(AdaptiveIntell[0008]自适应领域知识图谱模块，所述自适应领域知识图谱模块内存储有领域知识图[0010]CLID(Case_Laye67[0038]实时反馈与适应单元，用于收集系统运行时的实时反馈，并根据反馈快速调整[0060]基于融合的数据和分析结果，系统的创新触发器生成创新性解决方案或优化建8[0063]本发明提供的自适应智能共生数据生态系统及其协作实现方法具有以下有益效[0067]4.促进跨领域数据价值的发现和创新。其多模态数据融合能力和创新触发器功9[0083]图10为本发明实施例提供的自适应智能共生数据生态系统协作实现方法的步骤一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示块使智能体能够实时从任务执行过程中学习并更新其知识和策略，同时避免灾难性遗忘，[0101]智能体驱动的自适应生态位市场包括价值评估系统、资源分配和创新激励机[0105]智能体驱动的自适应生态位市场的实现可通过多因子分析和机器学习技术实现[0114]上下文感知查询可实现基于注意力机制的上下文编码器，全面理解查询的语义、[0115]由此通过前述对自适应领域知识图谱模块的详细阐述，本发明创造了一个动态、[0117]参见图4所示，自适应工作流引擎模块可以但不限于包括动态工作流构建与调整配置方法显著提高了系统对不同任务类型和变化环[0136]参见图5所示，CLID配置系统模块可以但不限于包括Case_Layer_Indicator_[0138]1.Case(案例)配置：定义特定的使用场景或任务类型。系统能够自动生成初始[0166]在本发明的另一个优选实施例中，数据处理管道模块作[0168]自动化最优处理流程构建功能能够根据数据特性和处理目标自动构建最优的处[0175]多维特征提取功能从数据中提取广泛的关键特征，包括但不限于数据的结构特[0185]AI辅助创意实现模块致力于将数据驱动的创新洞察转化为可行的业务改进方[0208]22.更新CLID配置策略：自适应工作流引擎将任[0211]1.灵活性与动态适应：通过自适应工作流引[0219]在描述完系统的整体工作流程后，本实施例进一步提供了系统的协同进化机要从处理结构化数据转变为处理非结构化文本数据时，数据处理管道会调整其处理流程，[0229]本案例展示自适应智能共生数据生态系统(AdaptiveIntelligentSymbioticDataEcosystem,AISDE)如何在大型制造企业中实现高度智能和自适应的流程自[0237]CLID系统不再局限于预设的场景，而是能够根据实时数据动态生成新的配置方[0239]AISDE的多模态数据融合能力在产品创新中发挥了重要作用。系统使用深度学习[0240]在整个运行过程中，AISDE的人机协作接口确保了人类专家的智慧能够在关键时量缺陷率降低了60新产品开发周期缩短了50能源利用效率提升了30％。更重要的[0246]S3.自适应工作流引擎基于CLID配置，[0248]S5.智能体向自适应工作流引擎报告性能指标[0250]S7.基于融合的数据和分析结果[0251]S8.通过人机协作接口将关键决策点和