【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件开发中的流程管理、质量管理领域，尤其是涉及一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法及装置。
技术介绍
1、计算机系统或软件系统都属于自动任务执行系统的范畴，其内核都是极为庞大的有限状态机系统。程序和函数根本功能是实现参数的处理和转化，将一堆参数通过计算转化为另一堆参数。为了简化计算系统功能的构建，诸多例如rpa机器人(robotic processautomation)等低代码工具出现辅助完成各类功能。另外的在自然语言处理方面，例如小爱同学、siri、chatgpt等基于自然语言处理的问答或辅助操作系统都是基于自然语言问答的任务执行系统。
2、rpa机器人是一种生产力工具，允许用户配置一个或多个脚本，这些脚本往往被称作机器人，其可以模拟特定的操作或整个业务。这种通过预设好的状态机模型，以及预期的符合规则的特定输入输出方法，构成了pra机器人的全部结构。其中搭建好的判断和流程关系，便是状态机模型在rpa机器人上的表现。rpa机器人显著的优势就在于其采用低代码框架化的开发实现任务通配。但这也是他最大劣势，在老旧系统的多元场景条件情况下，因为其需要对原始系统进行一次rpa机器人的封装，用rpa机器人专属的api接口结构和报文嵌套原始系统的api接口，使得其需要进行各种适配工作。这也导致rpa机器人场景适配差，异常处理差，流程扩展差。这也导致自然语言快捷交互融合rpa机器人相比融合原始系统不容易现实。
3、同时因为低代码开发属于完全不同的开发语言或是说一种独特的属于rpa的表述方式，其学
4、例如chatgpt3.5、文心一言等多轮对话ai大语言模型可以很好的完成上下文沟通并回答用户提出的问题，也可以根据指示在多轮对话中完成例如在文本分类、逻辑推理、文本信息提取、数学推理等特定任务。小爱同学siri等语音助手方案，在单轮对话中简要的对用户指令进行解析后，提取对应数据，将数据格式转化为执行agent所需要的入参，而后通过agent进行软件或硬件互动。
5、但以chatgpt为首的基于概率模型的大语言模型因为其是基于概率的不稳定输出，其结果存在大量因为概率偏差带来的幻写和非常规表述。通常情况下无法直接完成专业任务，仅能生成文本图片等缺少量化主观评价的内容。无法准确、可解释的、鲁棒的生成结果。
6、小爱同学siri等语音助手方案的主要问题是其目前还不能解决大型任务，主要有两个原因，其一是后台没有搭建执行大型任务的自动任务执行系统，其二是大型任务往往或需要更多的数据资源和对用户意图的更好理解，但单轮的用户对话往往无法提供足够的数据资源而传统方案又不具备和用户多轮沟通确认意图，或是提醒用户补充数据资源的方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法及装置。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、作为本申请的第一方面，提供一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，步骤包括：
4、获取自然语言指令；
5、通过第一大语言模型对自然语言指令进行场景分析，获得自然语言指令在有限状态机模型中所对应的流程节点；
6、基于场景分析结果，通过第二大语言模型在多轮对话记忆数据中根据入口参数报文需要对场景进行相关的关键词提取；
7、将所提取关键词信息的组装为对应已有功能的入口参数报文，并输出单步自动任务执行；
8、循环的，以api模式工作的有限状态机任务执行单元获得自动任务执行结果，并按照有限状态机流水行自动执行。
9、作为优选技术方案，所述任务执行单元包括有限状态机模型的分析引擎、自动执行引擎、执行过程记录引擎、入口适配器以及出口适配器。
10、作为优选技术方案，所述的分析引擎用于对状态和条件的判断，由对应的有限状态机模型数据库组成，由诸多状态、条件、数据操作函数以及下一状态的四元组组成；
11、所述的自动执行引擎为数据操作函数，是由功能性接口组成的可以访问的api接口，根据给定的数据作为入参，而后返回相关操作后的内容；
12、所述的执行过程记录引擎为在自动执行的过程中记录执行结果并转化为自然语言或向量的表述方式，用于在多轮对话中和用户的自然语言指令一同指导大语言模型完成场景分析和信息提取任务；
13、所述的入口适配器用于对不同场景不同步骤后台管理系统提供的api接口进行入口报文的装配，使得大语言模型通过信息提取的内容以相同的标准进入入口适配器，所述的入口适配器通过装配适配使内容匹配对应场景和对应步骤的api；
14、所述的出口适配器用于对不同场景不同步骤的api的返回报文进行整理，去除无效内容，在有限状态机模型链路过程中保存有效字段数据到参数集，同时在有限状态机模型链路结束时将其装配为前台交互界面需要的形式。
15、作为优选技术方案，所述的有限状态机模型在运行过程中实时分析用户指令、并在缺少数据资源或进一步指令时，根据预设好的特定模板，填充询问信息重新询问用户，以获得用户填充的数据或进一步指令。
16、作为优选技术方案，当所述的任务执行单元缺少数据资源或者进一步指令时重新询问用户命令，具体如下：
17、通过大语言模型在进行语言美化之后发出自然语言询问；
18、接收用户回复的自然语言；
19、结合历史记录，通过第一大语言模型对用户回复的自然语言指令进行场景分析；
20、基于用户指令情况，有限状态机进入对应的下一状态；
21、通过第二大语言模型在多轮对话记忆中对场景相关的所需信息进行提取；
22、将所提取的信息组装为对应已有功能的入口参数报文；
23、任务执行单元进入下一处理节点。
24、作为优选技术方案，所述方法在多轮问答中：
25、在通过第一大语言模型对自然语言指令进行场景分析的过程中，所述的第一大语言模型基于历史交互的记录和执行过程记录引擎生成服务于第二大语言模型提取所需信息的提示词；
26、通过第二大语言模型在多轮对话记忆中对场景相关的所需信息进行提取的过程中，结合大语言模型的长期记忆生成入口参数。
27、作为优选技术方案，所述的有限状态模型采用基于参数转化和状态转化的搭建方案，并且采用增量搭建，在搭建过程只需要声明状态、条件和执行函数，基于状态样本库和执行函数样本库，通过有限状态机模型记录状态，对应的执行函数记录参数转化方案，从而实现搭建。
28、作为优选技术方案，所述的第一大语言模型与第二大语言模型为：
29、采用通用的大语言模型，经过不同数据集的微调和提示词工程后分别训练为全量有限状态机场景集中进行场景分析和指定的第一大语本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述任务执行单元包括有限状态机模型的分析引擎、自动执行引擎、执行过程记录引擎、入口适配器以及出口适配器。
3.根据权利要求2所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的分析引擎用于对状态和条件的判断，由对应的有限状态机模型数据库组成，由诸多状态、条件、数据操作函数以及下一状态的四元组组成；
4.根据权利要求3所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的有限状态机模型在运行过程中实时分析用户指令、并在缺少数据资源或进一步指令时，根据预设好的特定模板，填充询问信息重新询问用户，以获得用户填充的数据或进一步指令。
5.根据权利要求4所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，当所述的任务执行单元缺少数据资源或者进一步指令时重新询问用户命令，具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种融合
7.根据权利要求1所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的有限状态模型采用基于参数转化和状态转化的搭建方案，并且采用增量搭建，在搭建过程只需要声明状态、条件和执行函数，基于状态样本库和执行函数样本库，通过有限状态机模型记录状态，对应的执行函数记录参数转化方案，从而实现搭建。
8.根据权利要求1所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的第一大语言模型与第二大语言模型为：
9.一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述任务执行单元包括有限状态机模型的分析引擎、自动执行引擎、执行过程记录引擎、入口适配器以及出口适配器。
3.根据权利要求2所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的分析引擎用于对状态和条件的判断，由对应的有限状态机模型数据库组成，由诸多状态、条件、数据操作函数以及下一状态的四元组组成；
4.根据权利要求3所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，所述的有限状态机模型在运行过程中实时分析用户指令、并在缺少数据资源或进一步指令时，根据预设好的特定模板，填充询问信息重新询问用户，以获得用户填充的数据或进一步指令。
5.根据权利要求4所述的一种融合大语言模型和有限状态机的自动任务执行方法，其特征在于，当所述的任务执行单元缺少数据资源或者进一步...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊杰，刘宇扬，薛志宏，高兵兵，郑红霞，周浩然，刘杰，
申请(专利权)人：交通银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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