【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及财政行业的信息技术建设，具体是一种基于大模型的财政业务开发方法。
技术介绍
1、当前生成式ai(生成式人工智能)技术发展迅猛，已可以创作新内容，例如文本、图片、音乐、音频和视频。其自身是基于执行多任务处理和执行开箱即用任务(包括摘要、问答、分类等)的基础模型(大型ai模型)。只需少量训练，即可针对使用场景调整基础模型。这使得生成ai基于更加广泛的应用场景。
2、各领域为了更好的利用生成式ai服务于自身领域发展，都投入了大量精力打造适合垂直领域的ai场景。用友政务是一个面向政务业务的软件服务供应商及咨询方，政务业务相当于其他管理系统有其自身的业务特性，技术实现也比较复杂。包含了诸多的政策法规及，同时也存在诸多的地域业务特性。
3、现行的业务实现更多是传统的软件系统开发过程，产品经理了解需求，开发人员根据需求进行功能的开发，并提交测试人员验证，通过后由再发版，最后交由实施人员现场实施。随着技术发展以及业务抽象，一部分公司又引用了一些开发框架目的是起到简化开发，加速交付。一些常的开发框架如spring boot、mvc、mvvc、rule engine等。
4、尽管在当下已经有很多技术解决方案，开源的技术组件被应用的开发中，但为了满足特定的业务需求仍然要进行大量的编码，对于新的需求的相应也需要研发团队后续的开发跟进，即使已经提供一定的配置能力，那也是在特定模版下进行扩展，对于复杂的业务需求或业务重组仍有加大的难度，最终还是可能需要开发的接入。同时配置的复杂性对于后续的维护及新人的学习都
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大模型的财政业务开发方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大模型的财政业务开发方法，包括以下步骤:
4、步骤一：biz ai engine是核心，通过biz ai engine在大模型外建立一个面向业务开发的桥梁，通过系统结构将业务需求组织起来；
5、步骤二：然后通过生成式ai的交互，生成符合业务应用数据，并调用相应的工具完成后续的操作，从而驱动业务运转起来。
6、作为本专利技术进一步的方案：所述方法还包括利用生成式ai来驱动业务处理，产品经理可以直接录入需求规则或调整需求规则，而开发人员只需要开发需求中可能用的服务，工具及面向公共的底层技术封装，定义符合业务的数据规格，测试人员也只需要针对产品特性进行全流程的验证，实施部署也以标准化配置模版导入整体上简化了开发、发布的过程，将开发重点前移到产品需求中。
7、作为本专利技术进一步的方案：所述biz ai engine包括tasks、actions、tools与busness choreography；所述tasks是引擎的用来完整执行业务需求的载体，在任务中将集成多个actions。
8、作为本专利技术进一步的方案：所述actions是业务实现具体动作的载体，包含输入、业务描述、输出，生成式ai则根据业务描述生成相应的业务处理动作，并按照输出格式输出。
9、作为本专利技术进一步的方案：所述tools是对外或业务做执行的具体载体，比如api提取数据，提交，复杂计算多种功能。
10、作为本专利技术进一步的方案：所述busness choreography是对核心逻辑及系统配置提供的一个便于操作集成的ui界面，按照业务设置task、action、tool的执行顺序，调试业务描述生成关系确保业务需求符合预期结果。
11、作为本专利技术进一步的方案：所述大模型的训练方法为分布式训练方法，所述分布式训练方法是指利用多台计算机协同工作，共同完成模型训练任务的方法，所述分布式训练方法包括数据并行、模型并行和混合并行多种方法。
12、作为本专利技术进一步的方案：所述数据并行是将训练数据集划分成多个子集，每个子集在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换模型参数，达到协同训练的目的。
13、作为本专利技术进一步的方案：所述模型并行是将模型参数划分成多个部分，每个部分在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换中间结果，完成整个模型的训练。
14、作为本专利技术再进一步的方案：所述混合并行是结合数据并行和模型并行的一种分布式训练方法，可以将数据集和模型参数划分成多个部分，每个部分在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换模型和中间结果，达到高效训练的目的。
15、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
16、该基于大模型的财政业务开发方法，面向业务需求进行开发，过程更多是自然语言的业务描述；少量的编码工作，简化开发过程，加快产品研发部署，定制化复杂度；具有很多业务扩展性，业务及工具极具可复用性。
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1.一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述方法还包括利用生成式AI来驱动业务处理，产品经理可以直接录入需求规则或调整需求规则，而开发人员只需要开发需求中可能用的服务，工具及面向公共的底层技术封装，定义符合业务的数据规格，测试人员也只需要针对产品特性进行全流程的验证，实施部署也以标准化配置模版导入整体上简化了开发、发布的过程，将开发重点前移到产品需求中。
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述BizAI Engine包括Tasks、Actions、Tools与Busness Choreography；所述Tasks是引擎的用来完整执行业务需求的载体，在任务中将集成多个Actions。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述Actions是业务实现具体动作的载体，包含输入、业务描述、输出，生成式AI则根据业务描述生成相应的业务处理动作，并按照输出格式输出。
5.根据权利
6.根据权利要求3所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述Busness Choreography是对核心逻辑及系统配置提供的一个便于操作集成的UI界面，按照业务设置Task、action、tool的执行顺序，调试业务描述生成关系确保业务需求符合预期结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述大模型的训练方法为分布式训练方法，所述分布式训练方法是指利用多台计算机协同工作，共同完成模型训练任务的方法，所述分布式训练方法包括数据并行、模型并行和混合并行多种方法。
8.根据权利要求7所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述数据并行是将训练数据集划分成多个子集，每个子集在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换模型参数，达到协同训练的目的。
9.根据权利要求7所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述模型并行是将模型参数划分成多个部分，每个部分在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换中间结果，完成整个模型的训练。
10.根据权利要求7所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述混合并行是结合数据并行和模型并行的一种分布式训练方法，可以将数据集和模型参数划分成多个部分，每个部分在一个计算节点上进行训练，不同节点之间定期交换模型和中间结果，达到高效训练的目的。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述方法还包括利用生成式ai来驱动业务处理，产品经理可以直接录入需求规则或调整需求规则，而开发人员只需要开发需求中可能用的服务，工具及面向公共的底层技术封装，定义符合业务的数据规格，测试人员也只需要针对产品特性进行全流程的验证，实施部署也以标准化配置模版导入整体上简化了开发、发布的过程，将开发重点前移到产品需求中。
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述bizai engine包括tasks、actions、tools与busness choreography；所述tasks是引擎的用来完整执行业务需求的载体，在任务中将集成多个actions。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述actions是业务实现具体动作的载体，包含输入、业务描述、输出，生成式ai则根据业务描述生成相应的业务处理动作，并按照输出格式输出。
5.根据权利要求3所述的一种基于大模型的财政业务开发方法，其特征在于，所述tools是对外或业务做执行的具体载体，比如api提取数据，提交，复杂计算多种功能。
6.根据权利要求3所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：高齐，林德学，
申请(专利权)人：北京用友政务软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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