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申请/专利权人：航科广软(广州)数字科技有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种生态环境智能决策方法、系统、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法通过生态环境领域的第一数据集训练生成式大模型，训练完成的生成式大模型能够准确识别生态环境文本中的实体信息，并生成生态环境文本的向量化文本，对向量化文本中的生态环境特征进行聚类分析，得到各个细分的生态子领域的第二数据集，根据各个生态子领域构建微调策略集合，微调策略集合包括至少一个生态子领域的微调策略，每个微调策略包括对应的第二数据集、任务类型、微调基座模型和微调参数，基于微调策略集合的指示可以构建各个生态子领域的决策模型，决策模型能够理解特定的生态子领域的提问文本，并给出准确的决策回答。

主权项：1.一种生态环境智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：获取生态环境领域的第一数据集；根据所述第一数据集训练生成式大模型，并基于训练完成的所述生成式大模型对生态环境文本进行实体识别，以生成所述生态环境文本的向量化文本；对所述向量化文本中的生态环境特征进行聚类分析，得到各个生态子领域的第二数据集；根据各个生态子领域的第二数据集构建微调策略集合，其中，所述微调策略集合包括至少一个生态子领域的微调策略，每个微调策略包括对应的第二数据集、任务类型、微调基座模型和微调参数，所述微调基座模型为一种预训练模型基座，所述预训练模型基座为新的通用生成式大模型或者基于所述第一数据集训练得到的生成式大模型的其中一种；根据所述微调策略集合构建生态子领域的决策模型；根据所述生态子领域的决策模型对提问文本进行分析，得到决策结果；其中，所述对所述向量化文本中的生态环境特征进行聚类分析，得到各个生态子领域的第二数据集，包括以下步骤：通过聚类算法对所述向量化文本的生态环境特征进行聚类，得到多个聚类类别；显示所述聚类类别中的生态环境特征对应的自然语言文本，以获取所述聚类类别的生态子领域标签；根据每个所述聚类类别的生态环境特征和对应的生态子领域标签，得到各个生态子领域的第二数据集；其中，所述根据所述微调策略集合构建生态子领域的决策模型，包括以下步骤：从所述微调策略集合中获取目标生态子领域的微调策略；根据所述微调策略调用代理训练模块的程序接口，得到目标生态子领域的决策模型，其中，所述代理训练模块用于自动加载所述微调策略指示的第二数据集和微调基座模型，根据所述第二数据集在所述微调策略指示的任务类型上训练所述微调基座模型，并采用所述微调策略指示的微调参数更新所述微调基座模型的参数。

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