【技术实现步骤摘要】
本专利技术消防安全检查领域，更具体的说是涉及一种基于智能体的消防安全检查项生成方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加快，建筑物的复杂性和人口密度不断增加，消防安全已成为社会公共安全的重要组成部分。消防安全检查作为预防火灾事故的关键环节，其重要性日益凸显。
2、然而，传统的消防安全检查方法主要依赖于人工进行现场勘查和记录，这种方式不仅效率低下，还容易受到检查人员专业知识、经验和主观判断的影响，导致检查结果不稳定且可能存在疏漏。尤其在大型或复杂的建筑环境中，人工检查面临的挑战更大，容易遗漏一些关键的安全隐患。此外，人工检查无法提供实时的监控和预警服务，在发生火灾或其他紧急情况时，难以及时响应和处理，从而延误了应急响应时间，增加了事故损失。
3、同时，目前的消防安全检查手段还存在数据记录和分析不足的问题，传统方法缺乏有效的数据记录和分析机制，难以形成系统的安全评估和改进措施，使得消防安全管理工作难以持续改进和优化。
4、另外，定期的人工检查和后续的数据处理需要大量的人力和物力投入，导致整体成本较高，其普遍缺乏智能化和自动化的支持，难以适应现代智慧城市和智能建筑的发展趋势，限制了消防安全检查工作的高效性和准确性。
5、因此，如何设计一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，实现消防安全检查项的自动生成和智能化管理，提升消防安全管理工作的效能和准确性是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于智能
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，包括以下步骤：
4、s1、获取消防安全检查项生成请求信息；
5、s2、基于所述消防安全检查项生成请求信息，通过智能体生成消防安全检查项文档大纲，并划分不同类型子任务，生成不同类型子任务对应的消防安全检查项；
6、s3、对所述不同类型子任务对应的消防安全检查项进行汇总及结构化处理，获得标准化的消防安全检查项文本；
7、s4、计算标准化的消防安全检查项文本与已知标准文本之间的文本相似度，输出满足预设条件的标准化消防安全检查项文本。
8、其中，所述s1中，消防安全检查项生成请求信息包括：用户需求信息、建筑基础信息和法规遵从性信息；其中，
9、用户需求信息包括检查项具体内容、目标与目的、适用对象、检查频率与时机、检查方法与工具、记录与报告要求、异常处理流程、改进建议和培训与支持；
10、建筑基础信息包括单位信息、建筑产权信息、管理人信息、责任人信息、其他相关人员信息和历史数据信息；
11、法规遵从性信息包括法律、地方性法规、部门规章、地方规章、政策性文件、强制性国家标准、非强制性国家标准、行业标准和地方标准。
12、优选的，所述s2中，通过智能体生成消防安全检查项文档大纲包括：
13、通过垂直大模型解析消防安全检查项生成请求信息，进行语义分析和意图识别，获得提示词内容、文档主题、大纲模板、大纲关键词、大纲风格及大纲的部分内容。
14、优选的，所述s2中，划分不同类型子任务，生成不同类型子任务对应的消防安全检查项包括：
15、通过调用专业的消防安全知识库和已有知识库生成不同类型子任务；
16、为不同类型子任务分配对应的单一智能体，结合api接口和rag工具生成不同类型子任务对应的消防安全检查项。
17、优选的，所述单一智能体构建包括：
18、明确单一智能体在消防安全检查项生成中的任务和功能需求，包括环境感知、任务执行、学习和协作能力；
19、选择合适的算法；所述算法包括：规则系统、机器学习或深度学习；
20、利用相关数据集训练和优化单一智能体；所述相关数据集包括：建筑环境信息、历史检查记录和用户反馈；
21、通过迭代优化提升单一智能体在消防安全检查项生成任务上的性能，进行全面测试并集成至智能体中。
22、优选的，所述s2中，还包括：结合建筑物的环境信息，辨识建筑单体火灾危险源，并基于一级指标和二级指标生成火灾风险评估报告，补充消防安全检查项类型；
23、其中，建筑物的环境信息包括：温度、湿度、烟雾浓度及设备状态信息。
24、优选的，所述s3，包括：
25、对检查项中的重复项进行合并，去除冗余内容；
26、使用xml文件格式对生成的消防安全检查项进行结构化处理，明确检查项的名称、类型、前置条件、操作步骤和后置动作；
27、通过bpmn 2.0流程引擎对xml文件进行解析，生成可视化的检查项流程图。
28、优选的，所述s4中，预设条件包括文本相似度阈值；
29、若文本相似度大于文本相似度阈值，直接输出标准化的消防安全检查项文本；否则，调用垂直大模型进行多轮对话，生成符合要求的标准化的消防安全检查项文本，并重复计算文本相似度直至满足条件。
30、优选的，所述垂直大模型构建包括：
31、整合消防领域的专业知识，如法规、标准、手册和案例，构建消防领域知识库；
32、选择应用于nlp的基础大模型，利用通用数据集进行预训练；
33、利用所述消防领域知识库对基础大模型进行微调；
34、对微调后的基础大模型进行功能模块定义，进行全面测试并集成至智能体中。
35、第二方面，本专利技术提供一种基于智能体的消防安全检查项生成系统，包括：
36、用户请求信息获取模块：用于获取消防安全检查项生成请求信息；
37、消防安全检查项生成模块：用于基于所述消防安全检查项生成请求信息，通过智能体生成消防安全检查项文档大纲，并划分不同类型子任务，生成不同类型子任务对应的消防安全检查项；
38、汇总及结构化处理模块：用于对所述不同类型子任务对应的消防安全检查项，进行汇总及结构化处理，获得标准化的消防安全检查项文本；
39、文本相似度计算与输出模块：用于计算标准化的消防安全检查项文本与已知标准文本之间的文本相似度，输出满足预设条件的标准化消防安全检查项文本。
40、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术技术方案存在以下
41、有益效果：
42、1、该方法通过引入智能体自动生成消防安全检查项，实现了从请求信息输入到标准化检查项文本输出的全流程智能化。其大大减少了人工介入，避免了人为因素导致的效率低下和错误频发问题。智能体能够根据输入的请求信息快速生成详尽的检查项文档大纲，并细化成不同类型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述S1中，消防安全检查项生成请求信息包括：用户需求信息、建筑基础信息和法规遵从性信息；其中，
3.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述S2中，通过智能体生成消防安全检查项文档大纲包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述S2中，划分不同类型子任务，生成不同类型子任务对应的消防安全检查项包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述单一智能体构建包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述S2中，还包括：结合建筑物的环境信息，辨识建筑单体火灾危险源，并基于一级指标和二级指标生成火灾风险评估报告，补充消防安全检查项类型；
7.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述S4中，预设条件包括文本相似度阈值；
9.根据权利要求3或8所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述垂直大模型构建包括：
10.一种基于智能体的消防安全检查项生成系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述s1中，消防安全检查项生成请求信息包括：用户需求信息、建筑基础信息和法规遵从性信息；其中，
3.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述s2中，通过智能体生成消防安全检查项文档大纲包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述s2中，划分不同类型子任务，生成不同类型子任务对应的消防安全检查项包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能体的消防安全检查项生成方法，其特征在于，所述单一智能体...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘才用，杨开媚，韩亮，孙壮，姚明玉，曾水强，陈雪，林键燃，刘可，温艳婷，
申请(专利权)人：暗物智能科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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