一种基于大模型Agent的智能信息处理系统的制作方法

本发明涉及一种基于大模型agent的智能信息处理系统，属于大语言模型。

背景技术：

1、 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（large language models, llms）已成为实现人工通用智能（artificial general intelligence, agi）的重要基石之一。这些模型通过庞大的训练数据集学习，不仅积累了丰富的人类行为数据，也为模拟人类的交互行为提供了坚实的基础。特别是，大模型在上下文学习能力、推理能力以及类似于人类的思维链方面展现出了显著的能力。

2、在智能agent的研究和应用中，大模型技术的进步为构建具有自然语言理解和生成能力的ai agent提供了可能。这些ai agent能够使用多种语言进行交互式对话，并且能够展示深入的理解能力，使得与人类的沟通和互动变得更加轻松和自然。

3、然而，尽管大模型技术为ai agent的发展带来了巨大的潜力，它仍然面临着一些挑战和限制。例如，大模型可能会产生幻觉（即生成与现实不符的信息），同时也受限于上下文容量，这限制了其在复杂任务处理和长时间对话中的应用。此外，现有的基于大模型的应用系统在数据获取、系统扩展性和数据处理效率方面也存在一些问题。

技术实现思路

1、本发明目的是提供了一种基于大模型agent的智能信息处理系统，实现自然语言的高自动化交互，还能显著提高工作效率。

2、本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

3、数据库查询模块：被配置为接收用户输入并转换为sql语句进行数据库查询；

4、文档检索模块：被配置为将用户上传的文档向量化并存储于向量数据库中，以及根据用户问题检索相关文档；

5、api接口调用模块：被配置为配置和调用外部api接口，并处理接口返回的数据；

6、大模型处理模块：被配置为系统的核心，负责处理用户问题并提供智能回答；

7、系统管理模块：被配置为系统配置、监控和优化。

8、优选的，数据库查询模块具体包括：用于填写连接数据库的信息，测试数据库连接是否成功，用于填写表描述及表字段信息，并用于将用户问题转换成sql语句的功能。

9、优选的，文档检索模块包括：

10、文档内容识别模块：用于切分文档内容；

11、向量编码模块：用于将文档内容编码为向量；

12、向量数据库：用于存储编码后的文档向量。

13、优选的，api接口调用模块包括：

14、api接口信息配置模块：用于配置需要查询的api接口信息，api接口信息包括api接口地址、接口相关描述、请求方式、请求参数及描述、输出方式；

15、意图分析模块：根据用户输入问题进行意图分析；

16、参数提取和接口请求模块：根据意图分析结果调用api接口，并提取出该接口需要的参数信息进行接口请求，获取到接口返回结果后根据用户配置的输出方式进行答案整理输出。

17、优选的，大模型处理模块处理用户问题并提供智能回答具体方式如下：

18、用户在界面上输入问题，判断为数据库查询或文档检索或api接口调用；

19、如果是数据库查询，具体方式如下：

20、接收用户问题并解析用户意图，大模型处理模块根据用户意图将问题转化为sql语句，执行sql语句对数据库进行查询，统获取数据库查询结果，大模型处理模块对查询结果进行处理和口语化描述，输出口语化描述的查询结果给用户；

21、如果是文档检索，具体方式如下：

22、大模型处理模块接收用户问题，并进行编码，将编码后的问题在向量数据库中检索相近文本，收集检索到的文本以及原始用户问题，将收集到的信息输入大模型以生成回答，大模型处理信息并给出问题的回答，输出大模型生成的回答给用户；

23、如果是api接口调用，具体方式如下：

24、大模型处理模块接收用户问题，并进行意图分析，系统根据意图分析结果匹配api接口，根据api接口的参数要求从用户问题中提取参数，如果参数提取不全，系统反问用户以获取缺少的参数信息，继续提取参数直至获取到全部所需参数，系统使用全部参数进行api接口调用，获取api接口调用的返回结果，根据用户配置的展现方式，系统处理api返回结果，系统将处理后的api返回结果输入大模型，大模型给出最终结果或回答。

25、优选的，系统管理模块包括：

26、系统配置模块，允许用户启用或禁用各模块；

27、查询统计模块，用于对用户问题进行分类和计数。

28、本发明的优点在于：本发明的大模型agent可以自主查询数据库和调用api接口，获取所需的数据和信息，提高了系统的自动化水平。通过数据库及api接口，系统可以获取实时数据，确保了决策的时效性和准确性。大型模型agent直接与数据库和api接口交互，减少了数据传递的环节，提高了数据处理的速度和效率。系统可以对敏感数据进行加密和访问控制，保护用户隐私。系统管理模块可以对系统进行配置、监控和优化，确保系统的高效运行。

技术特征：

1.一种基于大模型agent的智能信息处理系统，其特征在于，该系统包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型agent的智能信息处理系统，其特征在于，数据库查询模块具体包括：用于填写连接数据库的信息，测试数据库连接是否成功，用于填写表描述及表字段信息，并用于将用户问题转换成sql语句的功能。

3.根据权利要求1所述的基于大模型agent的智能信息处理系统，其特征在于，文档检索模块包括：

4.根据权利要求1所述的基于大模型agent的智能信息处理系统，其特征在于，api接口调用模块包括：

5.根据权利要求1所述的基于大模型agent的智能信息处理系统，其特征在于，大模型处理模块处理用户问题并提供智能回答具体方式如下：

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，系统管理模块包括：

技术总结本发明提供了一种基于大模型Agent的智能信息处理系统，属于大语言模型技术领域。包括：数据库查询模块：被配置为接收用户输入并转换为SQL语句进行数据库查询；文档检索模块：被配置为将用户上传的文档向量化并存储于向量数据库中，以及根据用户问题检索相关文档；API接口调用模块：被配置为配置和调用外部API接口，并处理接口返回的数据；大模型处理模块：被配置为系统的核心，负责处理用户问题并提供智能回答；系统管理模块：被配置为系统配置、监控和优化。本发明利用大模型技术驱动，使人们能够以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。技术研发人员：李志芸,冯落落,张峻铭,尹青山,房兰涛受保护的技术使用者：浪潮智能终端有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2