本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種智能交互方法及交互系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能助手作為人類日常生活和工作中的得力助手，其重要性日益凸顯。這些智能助手不僅依賴于先進的自然語言處理技術(shù)（nlp）來精準(zhǔn)理解用戶的提問，還通過用戶意圖識別技術(shù)來洞察用戶的真實需求，從而生成相應(yīng)的回復(fù)和解決方案。

2、但在實踐中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶在查詢過程中提出涉及具體數(shù)據(jù)、多維度分析或可視化圖表等高級需求時，傳統(tǒng)的智能助手大多只能提供簡單的文本回復(fù)，而無法直接展示數(shù)據(jù)的動態(tài)趨勢、進行深入的維度分析或生成直觀的可視化圖表。而這種局限性不僅限制了用戶獲取信息的效率和質(zhì)量，也影響了智能助手在數(shù)據(jù)分析、決策支持等領(lǐng)域的進一步應(yīng)用和發(fā)展。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例公開一種智能交互方法及交互系統(tǒng)，能夠為用戶提供更加精準(zhǔn)和個性化的數(shù)據(jù)展示，以提升用戶體驗和滿意度。

2、本發(fā)明實施例第一方面公開一種智能交互方法，所述方法包括：

3、分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項；

4、在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項中相關(guān)性最高的指標(biāo)作為目標(biāo)指標(biāo)之后，獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對應(yīng)的可視化圖表選項信息；其中，所述圖表選項信息中至少包括有維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息；

5、利用sql偽代碼翻譯模型，將所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)化為sql偽代碼；

6、利用json數(shù)據(jù)格式翻譯模型，將所述sql偽代碼轉(zhuǎn)化成json數(shù)據(jù)格式數(shù)組；

7、在根據(jù)所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息之后，輸出可視化圖表。

8、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項，包括：

9、在利用自然語言處理技術(shù)對所述提問內(nèi)容進行預(yù)處理之后，利用word?embedding模型將所述所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)換為固定長度的向量表示；

10、分別利用余弦相似度公式和所述近似最近鄰搜索算法，計算出所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中的指標(biāo)文本向量和提問內(nèi)容向量之間的余弦相似度；

11、從所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中選擇出所述余弦相似度大于所述第一指定閾值的指標(biāo)文本作為所述當(dāng)前指標(biāo)選項。

12、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述利用sql偽代碼翻譯模型，將所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)化為sql偽代碼，包括：

13、在利用提問訓(xùn)練數(shù)據(jù)和dspy框架訓(xùn)練出所述sql偽代碼翻譯模型之后，將所述提問內(nèi)容輸入至所述sql偽代碼翻譯模型中，以獲得所述sql偽代碼；其中，所述sql偽代碼翻譯模型為基于思維鏈的翻譯器。

14、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述利用json數(shù)據(jù)格式翻譯模型，將所述sql偽代碼轉(zhuǎn)化成json數(shù)據(jù)格式數(shù)組，包括：

15、在利用sql訓(xùn)練數(shù)據(jù)和dspy框架訓(xùn)練出所述json數(shù)據(jù)格式翻譯模型之后，將所述sql偽代碼中的groupby部分、where?部分和order?by部分分別輸入至所述json數(shù)據(jù)格式翻譯模型中，以獲得所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組；其中，所述json數(shù)據(jù)格式翻譯模型為基于思維鏈的翻譯器。

16、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項中相關(guān)性最高的指標(biāo)作為目標(biāo)指標(biāo)之后，以及所述獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對應(yīng)的可視化圖表選項信息之前，所述方法還包括：

17、若用戶從所述當(dāng)前指標(biāo)選項中重新選擇另一目標(biāo)指標(biāo)，將所述另一目標(biāo)指標(biāo)作為所述目標(biāo)指標(biāo)；

18、執(zhí)行所述獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對應(yīng)的可視化圖表選項信息的操作。

19、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述利用json數(shù)據(jù)格式翻譯模型，將所述sql偽代碼轉(zhuǎn)化成json數(shù)據(jù)格式數(shù)組之后，以及所述根據(jù)所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息之前，所述方法還包括：

20、利用行為埋點技術(shù)，獲取用戶交互行為記錄；

21、以及，所述根據(jù)所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息之后，以及所述輸出可視化圖表之前，所述方法還包括：

22、結(jié)合所述用戶交互行為記錄和所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息，確定出所述可視化圖表，并執(zhí)行所述輸出可視化圖表的操作；

23、將所述可視化圖表和所述提問內(nèi)容進行存儲；其中，所述提問內(nèi)容為所述可視化圖表的索引。

24、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第一方面中，所述分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項之前，所述方法還包括：

25、檢測是否存在有與所述提問內(nèi)容的相似性達到第二指定閾值的索引；若是，輸出對應(yīng)的所述可視化圖表；

26、若否，執(zhí)行所述分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項的操作。

27、本發(fā)明實施例第二方面公開一種交互系統(tǒng)，所述交互系統(tǒng)包括：

28、匹配單元，用于分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項；

29、第一獲取單元，用于在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項中相關(guān)性最高的指標(biāo)作為目標(biāo)指標(biāo)之后，獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對應(yīng)的可視化圖表選項信息；其中，所述圖表選項信息中至少包括有維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息；

30、第一轉(zhuǎn)化單元，用于利用sql偽代碼翻譯模型，將所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)化為sql偽代碼；

31、第二轉(zhuǎn)化單元，用于利用json數(shù)據(jù)格式翻譯模型，將所述sql偽代碼轉(zhuǎn)化成json數(shù)據(jù)格式數(shù)組；

32、輸出單元，用于在根據(jù)所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息之后，輸出可視化圖表。

33、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第二方面中，所述匹配單元包括：

34、轉(zhuǎn)化子單元，用于在利用自然語言處理技術(shù)對所述提問內(nèi)容進行預(yù)處理之后，利用word?embedding模型將所述所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)換為固定長度的向量表示；

35、計算子單元，用于分別利用余弦相似度公式和所述近似最近鄰搜索算法，計算出所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中的指標(biāo)文本向量和提問內(nèi)容向量之間的余弦相似度；

36、選擇子單元，用于從所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中選擇出所述余弦相似度大于所述第一指定閾值的指標(biāo)文本作為所述當(dāng)前指標(biāo)選項。

37、作為另一種可選的實施方式，在本發(fā)明實施例第二方面中，所述第一轉(zhuǎn)化單元包括：

38、第一輸入子單元，用于在利用提問訓(xùn)練數(shù)據(jù)和dspy框架訓(xùn)練出所述sql偽代碼翻譯模型之后，將所述提問內(nèi)容輸入至所述sql偽代碼翻譯模型中，以獲得所述sql偽代碼；其中，所述sql偽代碼翻譯模型為基于思維鏈的翻譯器。

39、本發(fā)明實施例第三方面公開一種交互系統(tǒng)，所述交互系統(tǒng)包括：

40、存儲有可執(zhí)行程序代碼的存儲器；

41、與所述存儲器耦合的處理器；

42、所述處理器調(diào)用所述存儲器中存儲的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行本發(fā)明實施例第一方面公開的一種智能交互方法。

43、本發(fā)明實施例第四方面公開一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其存儲計算機程序，其中，所述計算機程序使得計算機執(zhí)行本發(fā)明實施例第一方面公開的一種智能交互方法。

44、本發(fā)明實施例第五方面公開一種計算機程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計算機程序產(chǎn)品在計算機上運行時，使得所述計算機執(zhí)行第一方面的任意一種智能交互方法的部分或全部步驟。

45、本發(fā)明實施例第六方面公開一種應(yīng)用發(fā)布平臺，所述應(yīng)用發(fā)布平臺用于發(fā)布計算機程序產(chǎn)品，其中，當(dāng)所述計算機程序產(chǎn)品在計算機上運行時，使得所述計算機執(zhí)行第一方面的任意一種智能交互方法的部分或全部步驟。

46、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例具有以下有益效果：

47、本發(fā)明實施例中，分別利用距離度量算法和近似最近鄰搜索算法，從指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫中匹配出與提問內(nèi)容的相關(guān)性大于第一指定閾值的指標(biāo)文本作為當(dāng)前指標(biāo)選項；在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項中相關(guān)性最高的指標(biāo)作為目標(biāo)指標(biāo)之后，獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對應(yīng)的可視化圖表選項信息；其中，所述圖表選項信息中至少包括有維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息；利用sql偽代碼翻譯模型，將所述提問內(nèi)容轉(zhuǎn)化為sql偽代碼；利用json數(shù)據(jù)格式翻譯模型，將所述sql偽代碼轉(zhuǎn)化成json數(shù)據(jù)格式數(shù)組；在根據(jù)所述json數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出所述可視化圖表選項信息中的維度信息、數(shù)據(jù)篩選信息以及排序信息之后，輸出可視化圖表?？梢?，本發(fā)明實施例，能夠為用戶提供更加精準(zhǔn)和個性化的數(shù)據(jù)展示，以提升用戶體驗和滿意度。