【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能开发与金融科技领域，尤其涉及基于人工智能的任务处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在智能对话、虚拟助手以及客户服务等多个领域，随着人工智能技术的飞速发展，相关的业务系统已经能够处理日益复杂的任务。这些任务往往涉及大量的数据计算、逻辑推理以及信息整合，旨在为用户提供更加精准和个性化的服务。然而，在处理这些复杂任务时，系统面临着一个显著的挑战：任务处理时间长，导致用户需要等待较长时间才能获取完整的答案。
2、现有的任务处理方式通常是用户提交任务后，系统立即开始进行计算，并在所有计算完成后才向用户返回结果。这种方式虽然能够确保答案的完整性，但在处理复杂任务时，由于计算量大、逻辑复杂，系统往往需要较长时间才能完成。这不仅降低了系统的响应速度，更严重影响了用户体验。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的任务处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的任务处理方式在处理复杂任务时存在响应速度较低，影响用户体验的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的任务处理方法，采用了如下所述的技术方案：
3、判断是否接收到用户通过前端界面提交的任务请求；其中，所述任务请求携带任务数据；
4、若是，从所述任务请求中提取出所述任务数据；
5、对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据；
6、基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行
7、基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务；
8、基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中。
9、进一步的，所述基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果的步骤，具体包括：
10、对所述目标任务数据进行格式转换处理，得到对应的指定任务数据；
11、调用所述目标大语言模型；
12、将所述指定任务数据输入至所述目标大语言模型内；
13、通过所述目标大语言模型对所述指定任务数据进行任务规划与分解处理，得到对应的任务解析结果；其中，所述任务解析结果包括子任务的列表、每个子任务的描述，以及每个子任务的执行顺序与依赖关系。
14、进一步的，所述基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务的步骤，具体包括：
15、从所述任务解析结果中获取所述子任务的列表、所述每个子任务的描述以及所述每个子任务的执行顺序与依赖关系；
16、基于所述子任务的列表与所述每个子任务的描述生成对应的多个初始子任务；
17、基于所述每个子任务的执行顺序与依赖关系，对所述多个初始子任务进行执行顺序的排序处理，得到排序后的初始子任务；
18、基于所述排序后的初始子任务生成所述目标子任务。
19、进一步的，所述对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据的步骤，具体包括：
20、对所述任务数据进行去除无关信息处理，得到对应的第一任务数据；
21、对所述第一任务数据进行提取关键要素处理，得到对应的第二任务数据；
22、对所述第二任务数据进行标准化处理，得到对应的第三任务数据；
23、将所述第三任务数据作为所述目标任务数据。
24、进一步的，在所述基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中的步骤之后，还包括：
25、判断所有所述目标子任务是否均处理完成；
26、若是，获取预设的消息生成策略；
27、基于所述消息生成策略对所有所述目标子任务的任务处理结果进行汇总处理，得到对应的总结消息；
28、将所述总结消息展示至所述前端界面中。
29、进一步的，所述基于人工智能的任务处理方法，还包括：
30、构建与所述任务请求对应的指定任务标识；
31、构建与所述指定任务标识对应的指定消息队列；
32、将所述各个所述目标子任务的任务处理结果存储至所述指定消息队列内。
33、进一步的，在所述将所述各个所述目标子任务的任务处理结果存储至所述指定消息队列内的步骤之后，还包括：
34、获取与所述指定消息队列对应的指定超时时间；
35、基于所述指定超时时间，判断所述指定消息队列是否符合清理条件；
36、若是，对所述指定消息队列进行清理处理。
37、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的任务处理装置，采用了如下所述的技术方案：
38、第一判断模块，用于判断是否接收到用户通过前端界面提交的任务请求；其中，所述任务请求携带任务数据；
39、提取模块，用于若是，从所述任务请求中提取出所述任务数据；
40、预处理模块，用于对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据；
41、解析模块，用于基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果；
42、生成模块，用于基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务；
43、处理模块，用于基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中。
44、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
45、判断是否接收到用户通过前端界面提交的任务请求；其中，所述任务请求携带任务数据；
46、若是，从所述任务请求中提取出所述任务数据；
47、对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据；
48、基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果；
49、基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务；
50、基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中。
51、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
52、判断是否接收到用户通过前端界面提交的任务请求；其中，所述任务请求携带任务数据；
53、若是，从所述任务请求中提取出所述任务数据；
54、对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据；
55、基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果；
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1.一种基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，在所述基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中的步骤之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述基于人工智能的任务处理方法，还包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，在所述将所述各个所述目
8.一种基于人工智能的任务处理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的任务处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的任务处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述基于预设的目标大语言模型对所述目标任务数据进行任务解析处理，得到对应的任务解析结果的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述基于所述任务解析结果生成包含执行顺序的多个目标子任务的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，所述对所述任务数据进行预处理，得到对应的目标任务数据的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的任务处理方法，其特征在于，在所述基于所述执行顺序对各个所述目标子任务进行按序处理，并将生成的各个所述目标子任务的任务处理结果按照所述执行顺序展示至所述前端界面中的步骤之后...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖勇铨，彭铁磊，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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