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文档简介

一种基于大语言模型的数据分析方法和装置本申请提出的一种基于大语言模型的数据用户搜索画像筛选得出与所述第一用户相似度表征搜索问题和数据分析维度的多个第三映射据用户的数据分析能力不同针对同一问题给出不同的解决方案，以满足不同用户的个性化需2个所述第三画像获得B个第三用户；一常见问题和相应的第一解决方案推送给所述第3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型S31：针对每条所述第一历史搜索问题，获取相应的第二历史搜索信息和第一动作信所述第一动作信息满足所述第二映射关系的所述第二历史搜索信息确定为第一历史搜索5.根据权利要求4所述的一种基于大语言模S312：从所述第一存档文件中获取若干第二历史搜36.根据权利要求5所述的一种基于大语言模型的数据分S333：对所述多个第一关键词集合和所述多个S72：根据所述第一推荐结果与多个所述第二搜索标签的4[0002]随着谷歌Transformer模型的提出，大语言模型已经成为AI领域的新一代新兴技技术中无法针对用户的特点和需要完成数据分析任个第一常见问题和相应的第一解决方案推送给所述第一用5将与所述第一动作信息满足所述第二映射关系的所述第二历史搜索信息确定为第一历史S33：将多条所述第一历史搜索信息进行文本聚类分析，以得到多个第一文本风S312：从所述第一存档文件中获取若干第二历史搜索信息和若干第一动作信息，6[0023]所述第一用户基础画像用于表征所述第一用户的基本信息、数据分析能力等信7[0027]其中，所述搜索主题至少包括两类。一类是求助类搜索主题，比如：“EXCEL中确定出A个第二用户。每个所述第二用户均为与所述第一用户具备较为相似的基础能力和其提供的最满意答复信息。由于大语言模型是基于用户提出的问题进行分析后来提供答8存储有与每条所述第一历史搜索问题相对应的第二历史搜索信[0047]S312：从所述第一存档文件中获取若干第二历史搜索信将与所述第一动作信息满足所述第二映射关系的所述第二历史搜索信息确定为第一历史[0051]S33：将多条所述第一历史搜索信息进行文本聚类分析，以得到多个第一文本风[0059]从多个所述第一文本风格中获取若干标签信息，从而形成所述第一用户搜索画9[0070]由于所述第三映射关系中保存有分析问题和第一分析维度信息组成的第三映射据匹配度最高的第三映射关系确定出第一推问题信息和所述第一分析维度信息进行相似度计算，从而得到第一相似度和第二相似度，将所述第一相似度和所述第二相似度进行加权求和以作为所述第一分析需求与每条所述[0075]其中，所述第一目标数据是由大语言模型根据所述第一分析需求获得的数据内个第一常见问题和相应的第一解决方案推送给所述第一用所述第一映射关系可以分析得出与所述第一用户相适配的第一解决方[0086]以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故

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