【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于船舶能效，特別涉及一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法、系統、存儲介質及設備。
技術介紹
1、船舶能效技術的發展迫切需要數智化轉型。一方面，需要提高對數據與知識的利用率，解決數據“易采集，難利用”的問題。另一方面，算法與服務的智能化水平均有待提高，需要充分利用人工智能技術提高算法性能，增強用戶體驗。基于大語言模型的船舶能效技術，能夠通過利用大語言模型的自然語言處理能力，對船舶運營過程中的能效數據進行深度分析和挖掘，發現能效提升的關鍵點和優化方案，且可以通過對話方式降低交互難度，以及對船員專業能力的要求。
2、大語言模型技術正處于快速發展期，國內外互聯網大廠關注通用大語言模型的技術研究與生態建設，基于大語言模型的工程應用和探索仍處于起步階段。一些航運企業和研究機構開始嘗試將大語言模型應用于船舶行業，在船舶能效領域的落地應用研究仍舊十分缺乏。該技術的應用，仍面臨數據質量不足、幻覺輸出、復雜任務規劃困難等方面的挑戰。
3、因此，如何提供一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法、系統、存儲介質及設備，能夠降低幻覺輸出、工具調用與復雜任務處理失敗概率，幫助船舶降低能源消耗、減少碳排放、提高運營效率，進一步提高船舶能效的數智化水平，提高數據與知識利用率，意見成為一個亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法、系統、存儲介質及設備，能夠降低幻覺輸出、工具調用與復雜任務處理失
2、本專利技術的一個實施例中，提供一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，包括：
3、s101、收集、整理船舶能效知識集與船舶能效數據集，對所述船舶能效知識集進行分片與編碼，并基于通用大語言模型基座開展船舶能效大模型的預訓練；
4、s102、構建船舶能效工具集與通用工具集，賦予所述船舶能效大模型專業領域數據處理能力；
5、s103、獲取用戶命令輸入，基于意圖分析模塊充分理解與分析用戶意圖，形成所述用戶意圖的格式化輸出；
6、s104、對所述用戶意圖的分析結果進行整理和規范；
7、s105、基于非確定性有窮自動機理論，構建任務自動規劃非確定性有窮自動機；
8、s106、基于任務自動規劃結果與經訓練后的船舶能效大模型，進行用戶命令理解與工具調用，生成執行結果。
9、進一步地，收集、整理船舶能效知識集與船舶能效數據集，對所述船舶能效知識集進行分片與編碼，并基于通用大語言模型基座開展船舶能效大模型的預訓練，包括：
10、所述船舶能效數據集，至少包括：船舶能效改進措施數據集、船舶航行管理優化數據集及船舶能效設備維護管理數據集中的一種或多種；
11、所述船舶能效知識集，至少包括：國、內外船舶能效標準條例、船舶能效領域公開論文集及船舶能效領域私有知識集中的一種或多種，并進行高質量知識集篩選；
12、所述知識集分片與編碼，包括：對長文本文件進行分片與編碼，用于訓練通用大語言模型基座；
13、所述大語言模型預訓練，包括：利用所述船舶能效數據集與船舶能效知識集訓練通用大語言模型，得到船舶能效對話大語言模型。
14、進一步地，構建船舶能效工具集與通用工具集，賦予所述船舶能效大模型專業領域數據處理能力，包括：
15、所述船舶能效工具集，至少包括船舶能效數據分析工具集、船舶航行管理工具集及船舶能效數據評估工具集中的一種或多種，用于計算油耗、負荷率、電池轉換效率、推進效率、能源流向與分布、碳排放、能源損失及等級評估；
16、所述通用工具集，至少包括數據庫連接、網頁檢索及圖表生成的通用工具集中的一種或多種，用于滿足各種應用需求；
17、所述配置工具集，在船舶能效對話大模型基礎上配置工具集，得到船舶能效工具大語言模型。
18、進一步地，獲取用戶命令輸入，基于意圖分析模塊充分理解與分析用戶意圖，形成所述用戶意圖的格式化輸出，包括：
19、構建意圖分析數據集，該數據集包含船舶能效系統使用過程中常見的細粒度與粗粒度用戶命令，每條數據包含用戶命令與劃分好的實施步驟；
20、基于防護圍欄機制創建系統提示，系統提示依照“身份聲明-工作范圍-規范格式-回復示例-幻覺邊界-范圍邊界”的格式構建，用以指示船舶能效大語言模型的行為方式；
21、通過提示訓練與反饋機制增強其意圖分析能力，多次prompt并給予模型反饋，使其能夠更好地完成意圖分析與理解的任務；
22、利用所述船舶能效大語言模型，生成json格式的意圖分析結果。
23、進一步地，給予模型反饋，包括：
24、給予模型反饋至少“非常棒”和“不夠簡潔”的評價信息。
25、進一步地，對所述用戶意圖的分析結果進行整理和規范，包括：
26、匹配意圖分析結果與工具集，獲取所述意圖分析結果與模型具備的工具能力，進行所述意圖分析結果的分解與逐項匹配；
27、將成功匹配的任務輸入輸出參數補充完整，并形成狀態記錄；
28、根據各工具匹配與參數補充情況，確定各步驟之間的前后序關聯關系。
29、進一步地，基于非確定性有窮自動機理論，構建任務自動規劃非確定性有窮自動機，包括：
30、定義并構建“并”、“連接”、“循環”三種基礎運算，通過組合所述三種基礎運算，覆蓋任務規劃的各種情況；
31、創建任務自動規劃非確定性有窮自動機atp-nfa，根據意圖清洗結果，利用所述三種基礎運算創建atp-nfa，形成任務流程。
32、進一步地，基于任務自動規劃結果與經訓練后的船舶能效大模型，實現用戶命令理解與工具的準確調用，生成執行結果，包括：
33、基于atp-nfa中包含的任務流程、前后序關系及工具調用說明實施任務，直到atp-nfa執行結束進入接受狀態；
34、當任務中包含精準圖表生成流程，則調用圖表生成工具集，完成柱狀圖、餅圖、折線圖的參數傳遞與圖表生成展示。
35、本專利技術的又一個實施例中，提供一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理系統，基于以上任一項所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，包括：第一處理模塊、第二處理模塊、輸入模塊、規范模塊、第三處理模塊和執行模塊；
36、所述第一處理模塊，用于收集、整理船舶能效知識集與船舶能效數據集，對所述船舶能效知識集進行分片與編碼，并基于通用大語言模型基座開展船舶能效大模型的預訓練；
37、所述第二處理模塊，用于構建船舶能效工具集與通用工具集，賦予所述船舶能效大模型專業領域數據處理能力；
38、所述輸入模塊，用于獲取用戶命令輸入，基于意圖分析模塊充分理解本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，收集、整理船舶能效知識集與船舶能效數據集，對所述船舶能效知識集進行分片與編碼，并基于通用大語言模型基座開展船舶能效大模型的預訓練，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，構建船舶能效工具集與通用工具集，賦予所述船舶能效大模型專業領域數據處理能力，包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，獲取用戶命令輸入，基于意圖分析模塊充分理解與分析用戶意圖，形成所述用戶意圖的格式化輸出，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，給予模型反饋，包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，對所述用戶意圖的分析結果進行整理和規范，包括：
7.根據權利要求1所
8.根據權利要求7所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，基于任務自動規劃結果與經訓練后的船舶能效大模型，實現用戶命令理解與工具的準確調用，生成執行結果，包括：
9.一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理系統，基于如權利要求1至8任一項所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，所述自動處理系統，包括：第一處理模塊、第二處理模塊、輸入模塊、規范模塊、第三處理模塊和執行模塊；
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法。
11.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至8中任一項所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，收集、整理船舶能效知識集與船舶能效數據集，對所述船舶能效知識集進行分片與編碼，并基于通用大語言模型基座開展船舶能效大模型的預訓練，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，構建船舶能效工具集與通用工具集，賦予所述船舶能效大模型專業領域數據處理能力，包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，獲取用戶命令輸入，基于意圖分析模塊充分理解與分析用戶意圖，形成所述用戶意圖的格式化輸出，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，給予模型反饋，包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型的船舶能效復雜任務自動處理方法，其特征在于，對所述用戶意圖的分析結果進行整理和規范，包括：
7.根據權利要求1所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：麻冰瑤，劉晶晶，胡賓，卓金寶，楊峰，徐家潤，胡少梁，
申請(專利權)人：中國船舶集團有限公司第七一一研究所，
類型：發明
國別省市：
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