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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東數(shù)果科技有限公司申請(qǐng)的專利一種智能交互方法及交互系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119271721B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411796476.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2458；該發(fā)明授權(quán)一種智能交互方法及交互系統(tǒng)是由王勁;何干杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種智能交互方法及交互系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種智能交互方法及交互系統(tǒng)，該方法包括：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(kù)中匹配出與提問(wèn)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(xiàng)；在將當(dāng)前指標(biāo)選項(xiàng)中相關(guān)性最高的指標(biāo)作為目標(biāo)指標(biāo)之后，獲取出目標(biāo)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的可視化圖表選項(xiàng)信息；利用SQL偽代碼翻譯模型，將提問(wèn)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SQL偽代碼轉(zhuǎn)化成JSON數(shù)據(jù)格式數(shù)組；在根據(jù)JSON數(shù)據(jù)格式數(shù)組確定出可視化圖表選項(xiàng)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。實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，能夠?yàn)橛脩籼峁└泳珳?zhǔn)和個(gè)性化的數(shù)據(jù)展示，以提升用戶體驗(yàn)和滿意度。

本發(fā)明授權(quán)一種智能交互方法及交互系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能交互方法，其特征在于，包括：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(kù)中匹配出與提問(wèn)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(xiàng)；在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項(xiàng)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(duì)應(yīng)的可視化圖表選項(xiàng)信息；其中，所述圖表選項(xiàng)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，所述維度信息包含X軸和Y軸上的數(shù)據(jù)字段，所述數(shù)據(jù)篩選信息包含用于限制圖表中顯示的數(shù)據(jù)范圍，所述排序信息包含指定數(shù)據(jù)在圖表中的排序方式；利用SQL偽代碼翻譯模型，將所述提問(wèn)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(xiàng)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；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(kù)中匹配出與提問(wèn)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(xiàng)，包括：在利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)所述提問(wèn)內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理之后，利用WordEmbedding模型將所述提問(wèn)內(nèi)容轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的向量表示；分別利用余弦相似度公式和所述近似最近鄰搜索算法，計(jì)算出所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫(kù)中的指標(biāo)文本向量和提問(wèn)內(nèi)容向量之間的余弦相似度；從所述指標(biāo)文本數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiàng)；所述利用SQL偽代碼翻譯模型，將所述提問(wèn)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為SQL偽代碼，包括：在利用提問(wèn)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(wèn)內(nèi)容輸入至所述SQL偽代碼翻譯模型中，以從所述提問(wèn)內(nèi)容中提取與查詢有關(guān)的最新意圖，隨后對(duì)所述最新意圖進(jìn)行分詞處理，并將分詞結(jié)果按SQL動(dòng)詞進(jìn)行分組，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；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：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ORDERBY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；所述在將所述當(dāng)前指標(biāo)選項(xiàng)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(duì)應(yīng)的可視化圖表選項(xiàng)信息之前，所述方法還包括：若用戶從所述當(dāng)前指標(biāo)選項(xiàng)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)；執(zhí)行所述獲取出所述目標(biāo)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的可視化圖表選項(xiàng)信息的操作；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(xiàng)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：利用行為埋點(diǎn)技術(shù)，獲取用戶交互行為記錄；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(xiàng)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：結(jié)合所述用戶交互行為記錄和所述可視化圖表選項(xiàng)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；將所述可視化圖表和所述提問(wèn)內(nèi)容進(jìn)行存儲(chǔ)，以使用戶再次提出相似問(wèn)題時(shí)直接從存儲(chǔ)庫(kù)中檢索并輸出相關(guān)結(jié)果；其中，所述提問(wèn)內(nèi)容為所述可視化圖表的索引；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(kù)中匹配出與提問(wèn)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(xiàng)之前，所述方法還包括：檢測(cè)是否存在有與所述提問(wèn)內(nèi)容的相似性達(dá)到第二指定閾值的索引；若是，輸出對(duì)應(yīng)的所述可視化圖表；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(kù)中匹配出與提問(wèn)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(xiàng)的操作。

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