用于生成回复信息的方法及装置、电子设备和介质与流程

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、智能搜索、自然语言处理，具体涉及一种用于生成回复信息的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

2、人机交互是一种人类用自然语言与机器进行交互的方式。随着人工智能技术的不断发展，已经实现让机器能够听懂人类输出的信息，理解信息中的内在含义，并做出相应的反馈。在这些操作中，语义的准确理解、反馈的迅速程度、以及给予相应的意见或者建议，均成为影响人机交互顺畅的因素。

3、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

1、本公开提供了一种用于生成回复信息的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、根据本公开的一方面，提供了一种用于生成回复信息的方法，包括：获取用户输入的查询信息，其中，所述查询信息用于在数据集中查询相应信息，所述数据集包括记录多个服务节点运行情况的日志文件，其中，所述日志文件中包括多个字段以及各个字段的字段值；获取所述查询信息所对应的第一向量、以及所述数据集中的所述多个字段各自对应的第二向量；基于所述第一向量和第二向量，确定与所述查询信息相关的至少一个字段；在所述数据集中分别提取出所述至少一个字段各自对应的字段值；基于所述至少一个字段以及所述至少一个字段各自对应的字段值，生成第一指令；以及基于所述查询信息以及所述第一指令，通过语言模型获得所述语言模型生成的与所述查询信息相对应的回复信息并显示，其中，所述第一指令用于引导所述回复信息的生成过程，以使得所述语言模型基于所述至少一个字段及其对应的字段值生成所述回复信息。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种用于生成回复信息的装置，包括：第一获取单元，配置为获取用户输入的查询信息，其中，所述查询信息用于在数据集中查询相应信息，所述数据集包括记录多个服务节点运行情况的日志文件，其中，所述日志文件中包括多个字段以及各个字段的字段值；第二获取单元，配置为获取所述查询信息所对应的第一向量、以及所述数据集中的所述多个字段各自对应的第二向量；确定单元，配置为基于所述第一向量和第二向量，确定与所述查询信息相关的至少一个字段；提取单元，配置为在所述数据集中分别提取出所述至少一个字段各自对应的字段值；指令生成单元，配置为基于所述至少一个字段以及所述至少一个字段各自对应的字段值，生成第一指令；以及回复单元，配置为基于所述查询信息以及所述第一指令，通过语言模型获得所述语言模型生成的与所述查询信息相对应的回复信息并显示，其中，所述第一指令用于引导所述回复信息的生成过程，以使得所述语言模型基于所述至少一个字段及其对应的字段值生成所述回复信息。

4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开所述的方法。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现本公开所述的方法。

7、根据本公开的一个或多个实施例，实现了通过语言模型获取服务治理过程中的相关查询问题的回复信息，并且在调用语言模型之前先基于向量对数据字段进行筛选，既提高了语言模型的响应速度又提高了语言模型生成的回复信息的准确性，从而极大地提升了服务治理过程中的工作效率。

8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种用于生成回复信息的方法，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，基于预设的知识库获取所述数据集中的所述多个字段各自对应的第二向量，并且其中，所述第二向量包括字段名所对应的向量以及字段含义所对应的向量，其中，

3.如权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一向量和第二向量确定与所述查询信息相关的至少一个字段包括：

4.如权利要求2或3所述的方法，其中，

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个字段中的每个字段包括该字段对应的属性，其中所述属性包括该字段的字段含义，并且其中，基于所述至少一个字段以及所述至少一个字段各自对应的字段值生成第一指令包括：

6.如权利要求1或5所述的方法，其中，所述第一指令还包括以下项中的至少一项：与所述查询信息相关的预设背景知识、用于生成所述回复信息的回复要求。

7.如权利要求3所述的方法，其中，所述相似度值基于以下方式中的至少一项获得：余弦相似度、皮尔逊相关系数、欧式距离、jaccard距离。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述语言模型至少基于预设规模的知识资源和对话数据训练获得。

9.一种用于生成回复信息的装置，包括：

10.如权利要求9所述的装置，其中，基于预设的知识库获取所述数据集中的所述多个字段各自对应的第二向量，并且其中，所述第二向量包括字段名所对应的向量以及字段含义所对应的向量，其中，

11.如权利要求10所述的装置，其中，所述确定单元包括：

12.如权利要求10或11所述的装置，其中，

13.如权利要求9所述的装置，其中，所述多个字段中的每个字段包括该字段对应的属性，其中所述属性包括该字段的字段含义，并且其中，所述指令生成单元包括：

14.如权利要求9或13所述的装置，其中，所述第一指令还包括以下项中的至少一项：与所述查询信息相关的预设背景知识、用于生成所述回复信息的回复要求。

15.如权利要求11所述的装置，其中，所述相似度值基于以下方式中的至少一项获得：余弦相似度、皮尔逊相关系数、欧式距离、jaccard距离。

16.如权利要求9所述的装置，其中，所述语言模型至少基于预设规模的知识资源和对话数据训练获得。

17.一种电子设备，包括：

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结本公开提供了一种用于生成回复信息的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、智能搜索、自然语言处理技术领域。实现方案为：获取用户输入的查询信息；获取查询信息所对应的第一向量以及数据集中的多个字段各自对应的第二向量；基于第一向量和第二向量确定与查询信息相关的至少一个字段；在数据集中分别提取出至少一个字段各自对应的字段值；基于至少一个字段以及至少一个字段各自对应的字段值生成第一指令；以及基于查询信息以及第一指令，通过语言模型获得与查询信息相对应的回复信息并显示。第一指令用于使得语言模型基于至少一个字段及其对应的字段值生成回复信息。技术研发人员：甄真,徐志明,惠向波,何喆,朱泽朋受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29