【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及人工智能，尤其涉及一种请求处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理已成为人机交互的核心技术之一。在请求处理领域，准确理解和高效处理用户意图显得尤为重要。
2、传统的请求处理技术通常依赖于复杂的大语言模型来实现对用户输入的自然语言理解。这些技术普遍采用多级意图识别和实体识别的方法来解析用户的请求，每一级意图识别都需要一个分类模型来实现，随着意图层级的增加，模型的复杂度和训练难度也随之提升，导致在实际应用中可能会出现准确率下降和响应延迟的问题；且现有的实体识别技术往往依赖于预设的规则或固定的模板，这使得系统在面对未知实体或复杂语言结构时，识别效果不佳，难以满足灵活多变的用户需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种请求处理方案，通过提高自然语言理解的效率和准确率来提升对于用户请求的处理效果。
2、为实现上述目的，本说明书一个或多个实施例提供技术方案如下：
3、根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出了一种请求处理方法，应用于客户端，包括：
4、接收用户输入的请求信息；
5、根据所述请求信息在预先构建的函数库中进行检索，得到检索结果，所述函数库是所述客户端中用于实现各种功能的函数集合，所述检索结果包含至少一个函数；
6、将所述请求信息和所述检索结果输入至大语言模型中，以使所述大语言模型输出根据所述请求信息从所述检索结果中确定的目
7、根据所述目标函数和所述目标参数得到所述请求信息的响应结果。
8、在一些实施例中，所述函数库中的每个函数对应于至少一个索引；
9、所述根据所述请求信息在预先构建的函数库中进行检索，得到检索结果，包括：
10、将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配；
11、根据匹配到的索引对应的函数得到检索结果。
12、在一些实施例中，所述将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配，包括：
13、分别将所述请求信息和所述索引转换成向量；
14、计算所述请求信息的向量与各个索引的向量之间的相似度；
15、将相似度符合设定要求的索引确定为匹配到的索引。
16、在一些实施例中，所述设定要求包括以下任一项：
17、相似度大于第一设定阈值；
18、相似度排名不大于第二设定阈值。
19、在一些实施例中，所述方法还包括：
20、根据与用户需求相关的客户端应用程序函数和系统函数建立所述函数库。
21、在一些实施例中，所述方法还包括：
22、生成查询请求样本，所述查询请求样本标注了函数的真实值和参数的真实值；
23、将所述查询请求样本和多个函数输入至大语言模型，根据所述大语言模型预测的函数和参数与函数的真实值和参数的真实值之间的差异调整所述大语言模型的参数，直至所述差异符合小于设定阈值或者达到时迭代次数。
24、根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提出了一种请求处理装置，应用于客户端，包括：
25、接收单元，用于接收用户输入的请求信息；
26、检索单元，用于根据所述请求信息在预先构建的函数库中进行检索，得到检索结果，所述函数库是所述客户端中用于实现各种功能的函数集合，所述检索结果包含至少一个函数；
27、输入单元，用于将所述请求信息和所述检索结果输入至大语言模型中，以使所述大语言模型输出根据所述请求信息从所述检索结果中确定的目标函数和所述目标函数中的目标参数；
28、处理单元，用于根据所述目标函数和所述目标参数得到所述请求信息的响应结果。
29、在一些实施例中，所述函数库中的每个函数对应于至少一个索引；
30、所述检索单元具体用于：
31、将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配；
32、根据匹配到的索引对应的函数得到检索结果。
33、在一些实施例中，所述检索单元在用于将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配时，具体用于：
34、分别将所述请求信息和所述索引转换成向量；
35、计算所述请求信息的向量与各个索引的向量之间的相似度；
36、将相似度符合设定要求的索引确定为匹配到的索引。
37、在一些实施例中，所述设定要求包括以下任一项：
38、相似度大于第一设定阈值；
39、相似度排名不大于第二设定阈值。
40、在一些实施例中，所述装置还包括构建单元，用于：
41、根据与用户需求相关的客户端应用程序函数和系统函数建立所述函数库。
42、在一些实施例中，所述装置还包括微调单元，用于：
43、生成查询请求样本，所述查询请求样本标注了函数的真实值和参数的真实值；
44、将所述查询请求样本和多个函数输入至大语言模型，根据所述大语言模型预测的函数和参数与函数的真实值和参数的真实值之间的差异调整所述大语言模型的参数，直至所述差异符合小于设定阈值或者达到时迭代次数。
45、根据本说明书一个或多个实施例的第三方面，提出了一种电子设备，包括：
46、处理器；
47、用于存储处理器可执行指令的存储器；
48、其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现上述实施例提出的方法的步骤。
49、根据本说明书一个或多个实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述实施例提出的方法的步骤。
50、根据本说明书一个或多个实施例的第五方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述实施例提出的方法的步骤。
51、本说明书实施例提出的请求处理方法，通过预先构建由客户端中用于实现各种功能的函数组成的函数库，将根据用户的请求信息检索到的函数和请求信息共同输入至大语言模型，使大语言模型从输入的函数中选择出与请求信息匹配的函数作为目标函数，并从目标函数的多个参数中选择匹配的参数作为目标参数，之后根据目标函数和目标参数得到对于用户请求的响应结果。由于函数库涵盖了用户能够利用客户端所进行的操作，通过将用户的请求信息映射为与函数库中最匹配的函数的形式，相较于利用大模型直接对请求信息进行处理，既可以消除自然语言理解的歧义，提高意图理解的效率，也提高了意图理解的准确性，从而提升了对于用户请求的处理效果。
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1.一种请求处理方法，其特征在于，应用于客户端，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述函数库中的每个函数对应于至少一个索引；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设定要求包括以下任一项：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种请求处理装置，其特征在于，应用于客户端，包括：
8.一种电子设备，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种请求处理方法，其特征在于，应用于客户端，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述函数库中的每个函数对应于至少一个索引；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述请求信息与所述函数库中的索引进行匹配，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设定要求包括以下任一项：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李佳，李锦珂，
申请(专利权)人：深圳市星桐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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