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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司
摘要：本发明涉及一种基于大语言模型的电量预测人工智能代理方法及系统，具体步骤包括：构建基于大语言模型的人工智能代理预测模型，包括用户输入读取模块、提示词构建模块、若干个大语言模型、任务分解和规划模块、工具选择模块和代码生成模块；利用用户输入读取模块来读取目标用户提出的电量预测问题并翻译成大语言模型需要的格式，同时利用提示词构建模块构建引导大语言模型工作的提示词；再将电量预测问题和提示词输入至预训练的第一大语言模型中；利用第一大语言模型对输入的电量预测问题进行完整性校验，并基于完整性判断结果进一步引导目标用户补充完整电量预测问题。
主权项：1.一种基于大语言模型的电量预测人工智能代理方法，其特征在于，具体步骤包括：构建基于大语言模型的人工智能代理预测模型，包括用户输入读取模块、提示词构建模块、若干个大语言模型、任务分解和规划模块、工具选择模块和代码生成模块；利用用户输入读取模块来读取目标用户提出的电量预测问题并翻译成大语言模型需要的格式，同时利用提示词构建模块构建引导大语言模型工作的提示词；再将电量预测问题和提示词输入至预训练的第一大语言模型中；利用第一大语言模型对输入的电量预测问题进行完整性校验，并基于完整性判断结果进一步引导目标用户补充完整电量预测问题；在任务分解和规划模块中根据完整的电量预测问题构建多个子任务，根据各子任务的需求在工具选择模块中调用不同的工具；当现有的工具无法满足目标任务的需求时，通过代码生成模块分别构建代码生成大语言模型和代码检查大语言模型，由代码生成大语言模型负责生成目标代码，生成的目标代码输入代码检查大语言模型中进行代码检查，直到目标代码满足基于目标子任务的预设精度，将目标代码作为调用的工具用于解决目标子任务；当所有子任务执行完成后，将各子任务的结果以及用户输入的问题文本以及历史记录重新输入第一大语言模型中，产生最终的电量预测结果。
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