基于层级化知识图谱的复杂系统操作指引方法和设备

本发明涉及知识图谱和自然语言处理领域，特别是涉及基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法。

背景技术：

1、在信息技术飞速发展的今天，复杂系统的功能不断丰富，随之而来的是其操作界面和流程的日益复杂化。这种趋势给用户使用复杂系统的操作体验带来了明显的挑战，特别是在缺乏有效的操作指引时。虽然传统用户手册和操作指南提供了基础辅助，但往往不能满足用户对快速、精确操作指引的需求，迫使用户投入大量时间和精力去理解和查找所需信息。

2、基于知识图谱的问答系统作为一种结构化的知识表示方式，通过实体、关系和属性的三元组形式组织复杂系统的功能和操作流程。然而现有基于知识图谱的问答系统依赖于严格的知识图谱结构，无法充分利用上下文信息来增强理解能力，在处理模糊查询或用户意图不明确的情况时效果不佳，在生成操作指引时缺乏个性化和适应性，无法根据用户的具体需求和偏好提供定制化的操作建议。

3、大型预训练语言模型已展现出其在理解自然语言方面的巨大潜力。然而，这些模型在预训练阶段可能未全面覆盖所有特定领域或具体场景的数据，其在解析用户提出的复杂查询或处理高度专业化领域问题时表现可能受到限制。尽管大语言模型能够生成表面流畅的回答，但所提供的答案的准确性和可靠性并非总能得到保证，特别是面对用户操作复杂系统时需要准确的操作指引，仅仅依赖大语言模型有可能产出与事实不符或误导性的信息。

4、综上所述，现有指引用户操作复杂系统的方法存在以下问题：

5、(1)传统用户手册和操作指南无法满足快速、精确操作指引的用户需求，迫使用户需花费大量时间搜索所需信息。

6、(2)现有基于知识图谱的问答系统依赖于严格的知识图谱结构且难以充分利用上下文信息，在处理模糊查询和个性化操作指引上表现不佳。

7、(3)大型预训练语言模型由于预训练数据的局限，面对复杂查询时可能理解受限，生成的操作指引准确性和可靠性无法保证。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提出一种基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法、设备及存储介质，所述方法通过构建并遍历层级化的复杂系统的知识图谱，并利用预训练的大语言模型为遍历的每个可能的操作指引动态地生成询问模版，从而形成操作指引与询问模版之间的映射，并根据用户的实际操作需求提供精准的指引。本发明旨在解决现有技术中用户在操作复杂系统时遇到的挑战，特别是在用户操作复杂系统时提供精确和个性化操作指引方面的不足。

2、本发明提出了一种基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法，包括以下步骤：

3、步骤1:基于系统功能层次结构，从系统的功能描述、操作手册及说明文档中提取并分析系统流程和功能路径，构建层级化知识图谱并存储在图数据库；

4、步骤2:遍历构建的层级化知识图谱，识别并记录每一可能的用户交互路径作为操作指引；

5、步骤3:利用微调后的预训练大语言模型为每一识别的操作指引动态地生成一个或多个针对性的询问模版，形成询问模版与操作指引之间的映射；

6、步骤4:应用通用的可变长度的文本编码向量化模型(embedding models)对步骤3中的询问模版及其对应的操作指引进行编码，以获取表示其语义内容的向量表示，并将编码后的向量存储至向量数据库中，以支持基于向量的高效查询和相似度比较，实现快速准确地检索与用户问题最相关的操作指引；

7、步骤5:接收用户问题语句，并应用文本编码向量化模型对该问题语句进行编码处理，以获得代表其语义内容的向量表示，实现对用户查询的相似性搜索和处理；

8、步骤6:在向量数据库中执行相似性搜索，以用户问题语句的向量表示为查询基准，识别并返回与之相似度最高的询问模版及其关联的操作指引，为用户提供精确的操作指导；

9、步骤7:应用预定义的问答模版整合步骤6中返回的操作指引与用户问题；将整合后的问答提示语提交给大语言模型进行处理，由该模型生成并提供针对用户问题的详细答案，使用户能够获得准确且实用的操作指导。

10、进一步的，所述步骤1包括：

11、步骤11:从系统的功能描述、操作手册和说明文档中抽取关键信息，明确识别每个功能模块的名称、描述每个操作步骤的具体内容，每项信息的数值单位、每项信息的指定数据类型，界定所有用户界面元素的功能和布局；

12、步骤12:使用protege软件构建知识图谱，其中知识图谱详细定义系统内各功能模块和操作步骤之间的层级关系，准确标识各功能和各操作步骤的子关系、父关系、同级关系、前驱和后继；约束每项信息的数值类型和单位，提供一套完整的数据描述框架；

13、步骤13:将构建的知识图谱存储于图数据库中，利用其高效的图处理能力来管理和查询知识图谱。

14、进一步的，所述步骤2包括：

15、步骤21:采用getall遍历算法，对层级化知识图谱进行深度优先搜索(dfs)或广度优先搜索(bfs)，确保算法能够全面地遍历所有可能的用户交互路径；

16、步骤22:在每次遍历过程中，当识别到一个完整的从起始功能模块到终点功能模块的路径时，遍历算法将该路径记录为一个独立的操作指引；

17、步骤23:对每个记录的操作指引进行分析，确保包含明确的前驱和后继关系，以及必要的用户界面元素的功能和布局信息，使路径指引具体且易于用户理解；

18、步骤24:将识别和记录的所有操作指引分类，按照功能模块的层级关系和操作的逻辑顺序组织，以便在用户提问时能够快速检索相关指引。

19、进一步的，所述步骤3包括：

20、步骤31构建询问模版生成工具，使用sft(supervised fine-tuning)微调策略，结合prompt和lora(low-rankadaptation)方法对预训练的大语言模型进行微调，使其能够基于新的操作指引生成准确且自然的询问模版；

21、步骤32利用prompt生成微调数据集，该数据集基于特定格式的prompt构建，其中每个prompt实例包含一条明确的操作指引(q)、任务说明、上下文信息、输出格式说明、结束标记、及其对应的询问模版(a)；

22、步骤33利用步骤32构建的数据集，应用lora方法对预训练的大语言模型的参数进行微调，通过对模型权重进行微小但高效的调整，使模型能够适应新的任务，即根据提供的操作指引生成准确且自然的询问模版；

23、步骤34通过微调后的预训练大语言模型，输入操作指引q，微调后的预训练大语言模型生成相应的询问模版a，此过程确保询问模版的生成既符合操作指引的具体内容，又以自然语言的形式呈现；

24、步骤35对所述的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法中的步骤2每一识别的操作指引执行询问模版生成工具，使得每个操作指引至少关联一个询问模版；

25、步骤36为确保询问模版与操作指引之间的映射准确，通过模拟用户询问场景和评估模版覆盖的问题范围，对生成的询问模版进行验证；

26、步骤37将验证通过的询问模版与其对应的操作指引关联存储在txt文本中，以特殊字符分割每一组询问模版与其对应的操作指引，使得系统能够通过用户问题快速定位到相关的操作指引。

27、进一步的，所述步骤4包括：

28、步骤41应用通用的可变长度的文本编码向量化模型，对所述的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法中的步骤3中生成的问题及其对应的操作指引转换为向量表示；该模型事先经过大规模文本数据集的预训练，以充分捕捉语言的语义特征；

29、步骤42应用去除停用词、词干提取和小写转换的文本预处理步骤，减少噪声并提高编码过程的效率和准确性；

30、步骤43对所述的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法中的步骤3中生成的问题及其对应的操作指引通过所选文本编码模型转换为向量，之后存储向量到向量数据库中。

31、进一步的，所述步骤5包括：

32、步骤51当接收到用户问题语句时，进行去除停用词、词干提取和小写转换的文本预处理；

33、步骤52将预处理后的用户问题语句通过文本编码向量化模型对问题语句进行编码，得到代表其语义内容的向量表示。

34、进一步的，所述步骤6包括：

35、步骤61使用用户问题的向量表示作为查询输入，在向量数据库中执行一个k最近邻(k-nn)搜索查询，该查询旨在快速定位与用户问题语义内容最相似的向量表示；

36、步骤62确定搜索参数，包括相似度计算方法(如余弦相似度)和返回的最近邻结果数量k，以确保搜索结果既准确又高效；相似度计算方法应选择最适合文本内容相似性度量的算法；

37、步骤63对于k-nn搜索返回的每个结果，提取与之关联的操作指引详细信息；包括操作步骤的序列、相关的功能模块名称以及任何特定的用户界面元素指示；

38、步骤64基于相似度评分，对搜索结果进行排序，将最相关的操作指引优先返回。

39、进一步的，所述步骤7包括：

40、步骤71将操作指引的详细信息填充到预定义的提示词模版中，填充过程包括替换模版中的占位符与操作指引中的具体数据，调整语言表达以适应用户的理解习惯；

41、步骤72将整合后的信息作为大语言模型的输入进行处理；利用模型的自然语言生成能力，基于整合的模版信息生成详细且易于理解的操作指引答案。

42、本发明还提出一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的程序，其特征在于所述程序被所述处理器执行时实现所述的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法的步骤。

43、本发明还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一个程序，其特征在于，所述至少一个程序可被至少一个处理器执行，以实现所述的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法的步骤。

44、鉴于上述的技术方案，与现有技术相比，本发明提供的基于层级化知识图谱生成式的指引用户操作复杂系统的方法具有如下的有益效果：

45、1.精确性与个性化指引的提高：本发明通过构建层级化知识图谱，并利用预训练的大语言模型为每个可能的操作指引动态生成询问模版，有效地形成了操作指引与询问模版之间的映射。这种方法能够更精确地根据用户的实际操作需求提供个性化的指引，相比现有技术显著提升了用户操作复杂系统时的效率和准确性。

46、2.操作指引的动态生成与适应性：通过动态生成询问模版，本发明能够实时适应复杂系统的更新和用户操作习惯的变化，解决了现有技术中静态知识表示和规则限制的问题。这不仅提高了操作指引的适应性和实用性，而且增强了系统对复杂查询的处理能力。

47、3.提升问答系统的智能化水平：利用大型预训练语言模型和文本编码向量化技术，本发明能够理解复杂的用户查询意图，并生成准确、自然的操作指引。与传统的知识图谱问答系统相比，本发明在理解复杂问题、生成个性化指引方面展现了更高的智能化水平。

48、4.高效的相似度搜索与快速响应：通过将操作指引和询问模版编码为向量并存储至向量数据库，本发明支持基于向量的高效查询和相似度比较，能够快速准确地检索与用户问题最相关的操作指引，为用户提供及时的操作支持。