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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明提出一种面向不完整查询的人机交互式查询优化方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：获取用户查询，利用知识增强的大语言模型对用户查询进行语义理解，提取查询意图和关键信息；通过知识推理判断用户查询是否缺失必要信息，如果存在缺失必要信息，发起澄清式对话，引导用户补充完整信息，获得明确的查询意图信息和参数；通过交互式问答弥补查询信息的不完整性，提高了任务完成率；采用启发式搜索来优化API调用序列，在满足约束的同时提升了执行效率；凭借多轮对话和自然语言解释，大大增强了用户体验，能够为个性化、智能化的人机交互提供有力支持。
主权项：1.一种面向不完整查询的人机交互式查询优化方法，其特征在于，包括：获取用户查询，利用知识增强的大语言模型对用户查询进行语义理解，提取查询意图和关键信息；所述知识增强的大语言模型将外部知识库与预训练语言模型相融合，增强了对不完整查询的语义理解能力；通过知识推理判断用户查询是否缺失必要信息，如果存在缺失必要信息，发起澄清式对话，引导用户补充完整信息，获得明确的查询意图信息和参数；将明确的查询意图信息和参数映射为API组合优化问题,使用启发式搜索算法搜索可行的API调用方案；启发式搜索算法的具体实现如下：评估函数定义：fn=gn+hn其中：fn是节点n的总评估值；gn是从初始状态到节点n的实际代价；hn是从节点n到目标状态的估计代价；启发式函数设计：hn=w1*1-p_cover+w2*d_remain+w3*c_est其中：p_cover:当前已覆盖的查询参数比例；d_remain:剩余未满足的依赖API数量；c_est:预估的剩余调用成本；w1,w2,w3:权重参数，通过机器学习方法优化；从可行的API调用方案中选择综合评估值最高的方案，生成API调用序列；使用规划执行引擎按序列调用API，对返回结果进行加工处理,生成最终用户查询结果；将用户查询结果发送给用户，用户接受用户查询结果得出反馈评价，收集反馈评价，使用强化学习算法持续优化查询理解、对话管理、API组合搜索关键策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种面向不完整查询的人机交互式查询优化方法及系统
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