本申請涉及數(shù)據(jù)檢索，尤其涉及一種工具調(diào)用方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著大語言模型(large?language?models，llm)的發(fā)展，研究發(fā)現(xiàn)集成外部工具到這些模型中能夠極大地擴(kuò)展人工智能體(agent)的功能邊界，進(jìn)而開辟了解決更為復(fù)雜實(shí)際問題的新途徑。llm的工具集成能力允許它們接入豐富的資源，如檢索新聞、執(zhí)行復(fù)雜的算術(shù)運(yùn)算，甚至利用第三方服務(wù)等，因而能夠在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛且精細(xì)的應(yīng)用?，F(xiàn)有的llm工具調(diào)用服務(wù)往往是通用的，這種通用性能夠使其在各個領(lǐng)域有著不錯的初始性能，借助這種工具調(diào)用功能，能夠塑造出在工作流程自動化、智能報告生成等專業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出專家級能力的ai智能體。

2、盡管llm的通用工具調(diào)用功能展現(xiàn)出強(qiáng)大的多功能性，但在特定的專業(yè)領(lǐng)域，例如在金融智能問答的錯綜復(fù)雜環(huán)境中，金融詞匯的廣闊性、問題中口語化表達(dá)與正式術(shù)語間的對應(yīng)關(guān)系、金融術(shù)語獨(dú)特的格式以及各個金融場景知識結(jié)構(gòu)的多樣性導(dǎo)致金融領(lǐng)域的知識與信息具有高度的專業(yè)性和非通用性，llm難以理解，導(dǎo)致其工具使用準(zhǔn)確率和參數(shù)識別合格率往往受限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請的主要目的在于提供了一種工具調(diào)用方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，旨在解決金融領(lǐng)域中錯綜復(fù)雜的知識與信息具有高度的專業(yè)性和非通用性，llm難以理解，導(dǎo)致其工具使用準(zhǔn)確率往往受限的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)岢鲆环N工具調(diào)用方法，所述的方法包括：

3、接收用戶輸入的金融問題信息，所述金融問題信息用于調(diào)用預(yù)設(shè)的工具列表，所述工具列表包括多種函數(shù)工具；

4、對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)所述多源有效數(shù)據(jù)和所述金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造，得到大語言模型提示詞；

6、基于所述大語言模型提示詞，通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出所述金融問題信息對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。

7、在一實(shí)施例中，所述多源有效數(shù)據(jù)包括場景信息和金融槽位數(shù)據(jù)；所述對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)的步驟，包括：

8、按預(yù)設(shè)檢查策略對所述金融問題信息進(jìn)行調(diào)用校驗(yàn)；

9、在校驗(yàn)通過時，通過預(yù)設(shè)的意圖識別模型對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別，得到對應(yīng)的場景信息；

10、通過預(yù)設(shè)的金融實(shí)體抽取模型對所述場景信息和所述金融問題信息進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，得到金融槽位數(shù)據(jù)。

11、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)所述多源有效數(shù)據(jù)和所述金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造，得到大語言模型提示詞的步驟，包括：

12、根據(jù)所述場景信息從預(yù)設(shè)的知識庫中拉取金融知識，得到所述金融知識對應(yīng)的金融規(guī)則；

13、根據(jù)所述金融規(guī)則對所述金融槽位數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，得到背景知識；

14、根據(jù)所述金融問題信息構(gòu)造示例對話；

15、將所述金融規(guī)則、所述背景知識和所述示例對話填充至預(yù)設(shè)的提示詞框架中，得到大語言模型提示詞。

16、在一實(shí)施例中，所述按預(yù)設(shè)檢查策略對所述金融問題信息進(jìn)行調(diào)用校驗(yàn)的步驟之前，意圖識別模型的訓(xùn)練過程包括：

17、采集不同金融場景的語料信息；

18、對所述語料信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后的語料信息；

19、標(biāo)注所述清洗后的語料信息所屬的金融子領(lǐng)域，得到標(biāo)注數(shù)據(jù)；

20、基于所述標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過有監(jiān)督微調(diào)訓(xùn)練策略對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，得到意圖識別模型。

21、在一實(shí)施例中，所述基于所述大語言模型提示詞，通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出所述金融問題信息對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果的步驟，包括：

22、通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述金融問題信息進(jìn)行調(diào)用規(guī)劃，確定調(diào)用情景；

23、基于所述大語言模型提示詞和所述調(diào)用情景，對所述工具列表進(jìn)行工具判斷，確定對應(yīng)的函數(shù)類別；

24、根據(jù)所述函數(shù)類別對所述工具列表進(jìn)行參數(shù)識別，生成函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。

25、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)所述函數(shù)類別對所述工具列表進(jìn)行參數(shù)識別，生成函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果的步驟，包括：

26、提取所述工具列表的函數(shù)名稱；

27、根據(jù)所述函數(shù)類別和所述函數(shù)名稱，從所述工具列表中確定對應(yīng)的函數(shù)工具；

28、對所述函數(shù)工具進(jìn)行參數(shù)識別，得到所述函數(shù)工具的參數(shù)信息；

29、對所述參數(shù)信息進(jìn)行格式驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；

30、在所述驗(yàn)證結(jié)果為非標(biāo)準(zhǔn)格式時，將所述參數(shù)信息轉(zhuǎn)化為json格式，生成函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。

31、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種工具調(diào)用裝置，所述裝置包括：

32、問題獲取模塊，用于接收用戶輸入的金融問題信息，所述金融問題信息用于調(diào)用預(yù)設(shè)的工具列表，所述工具列表包括多種函數(shù)工具；

33、預(yù)處理模塊，用于對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)；

34、提示詞模塊，用于根據(jù)所述多源有效數(shù)據(jù)和所述金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造，得到大語言模型提示詞；

35、工具調(diào)用模塊，用于基于所述大語言模型提示詞，通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出所述金融問題信息對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。

36、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種工具調(diào)用設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的工具調(diào)用方法的步驟。

37、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上文所述的工具調(diào)用方法的步驟。

38、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請還提供一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計算機(jī)程序產(chǎn)品包括計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上文所述的工具調(diào)用方法的步驟。

39、本申請?zhí)岢龅囊粋€或多個技術(shù)方案，至少具有以下技術(shù)效果：本申請首先接收用戶輸入的金融問題信息，所述金融問題信息用于調(diào)用預(yù)設(shè)的工具列表，所述工具列表包括多種函數(shù)工具；然后對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)；接著根據(jù)所述多源有效數(shù)據(jù)和所述金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造，得到大語言模型提示詞；最后基于所述大語言模型提示詞，通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出所述金融問題信息對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。由于本申請對金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過構(gòu)造的大語言模型提示詞可增強(qiáng)大語言模型的術(shù)語理解能力，使得智能體能夠在保持通用性的同時，靈活應(yīng)對各種復(fù)雜的金融業(yè)務(wù)場景，從而提高了金融領(lǐng)域中大語言模型工具使用的準(zhǔn)確率。

技術(shù)特征：

1.一種工具調(diào)用方法，其特征在于，所述的方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源有效數(shù)據(jù)包括場景信息和金融槽位數(shù)據(jù)；所述對所述金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)的步驟，包括：

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多源有效數(shù)據(jù)和所述金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造，得到大語言模型提示詞的步驟，包括：

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述按預(yù)設(shè)檢查策略對所述金融問題信息進(jìn)行調(diào)用校驗(yàn)的步驟之前，意圖識別模型的訓(xùn)練過程包括：

5.如權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述基于所述大語言模型提示詞，通過預(yù)設(shè)的大語言模型對所述工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出所述金融問題信息對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果的步驟，包括：

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述函數(shù)類別對所述工具列表進(jìn)行參數(shù)識別，生成函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果的步驟，包括：

7.一種工具調(diào)用裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種工具調(diào)用設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的工具調(diào)用方法的步驟。

9.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)為計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的工具調(diào)用方法的步驟。

10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計算機(jī)程序產(chǎn)品包括計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的工具調(diào)用方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種工具調(diào)用方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)檢索技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收用戶輸入的金融問題信息，金融問題信息用于調(diào)用預(yù)設(shè)的工具列表，工具列表包括多種函數(shù)工具；對金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得多源有效數(shù)據(jù)；根據(jù)多源有效數(shù)據(jù)和金融問題信息進(jìn)行提示詞構(gòu)造；基于構(gòu)造的大語言模型提示詞，通過大語言模型對工具列表進(jìn)行調(diào)用，輸出對應(yīng)的函數(shù)工具調(diào)用結(jié)果。由于本申請對金融問題信息進(jìn)行場景識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過構(gòu)造的大語言模型提示詞可增強(qiáng)大語言模型的術(shù)語理解能力，使得智能體在保持通用性的同時，靈活應(yīng)對各種復(fù)雜的金融業(yè)務(wù)場景，從而提高了金融領(lǐng)域中大語言模型工具使用的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：易永皓,鄭桂東,文俊杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：招商銀行股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15