【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法。
技术介绍
1、随着互联网和软件技术的飞速发展，后端接口的设计与开发已成为现代软件系统构建中的关键环节。后端接口承担着不同系统或组件之间的数据交换和业务逻辑处理，其开发质量对软件系统的稳定性和扩展性具有重要影响。然而，面对日益复杂和多样化的需求，现有的后端接口开发方法仍然存在诸多技术瓶颈和挑战，亟需突破和改进。
2、首先，传统的后端接口开发方式普遍存在开发周期较长的问题。开发人员需要手动编写接口文档、定义数据结构、实现接口功能，并在后续阶段进行测试和优化。这一流程不仅耗时耗力，而且在需求频繁变更的情况下，容易导致开发周期进一步延长，影响项目的整体进度。
3、其次，当前的接口开发模式在需求解析方面效率较低。用户通常以非结构化的自然语言形式提出需求，而开发人员需要对这些需求进行人工分析并转化为具体的接口设计方案。这种方式依赖于人工理解，效率较低，并且容易因为理解偏差导致需求与最终实现不一致，从而增加了返工和修正的成本。
4、此外，现有技术在接口开发的智能化支持方面也显得不足。一些辅助开发工具虽能够帮助生成接口，但其依赖于开发人员提供详尽的设计输入，无法自主分析用户需求并生成接口定义。这种局限性使得开发过程难以充分利用自动化和智能化技术，大大限制了开发效率的提升。
5、动态适应能力不足也是现有接口开发技术的突出短板之一。在需求频繁变更或新增的场景下，开发人员往往需要反复调整接口设计和实现。这种重
6、在数据资源利用方面，许多开发团队虽然在历史项目中积累了大量数据资源，例如接口设计文档和用户反馈等，但这些数据通常分散存储，缺乏系统化的管理和挖掘手段。因此，历史数据未能被充分利用为新接口的开发提供参考和支持，导致资源浪费。
7、此外，低代码开发平台虽然在一定程度上提高了开发效率，但其对复杂接口的支持能力仍显不足。特别是在涉及复杂业务逻辑或多维数据交互的场景下，开发人员仍需手动介入以完成接口的设计和实现，这限制了低代码平台的实际应用范围，也降低了其效率提升的潜力。
8、综上所述，现有的后端接口开发技术在效率、智能化、动态适应能力和资源利用等方面存在显著不足。这些问题在动态变化的需求环境中尤为突出，迫切需要一种能够突破这些技术瓶颈的智能化解决方案，以提升开发效率和质量，满足现代软件系统快速迭代的需求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的上述问题，本专利技术提出了一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2、步骤1：收集并清洗历史数据，提取接口历史数据并存储至结构化数据库；
3、步骤2：通过索引结构并利用实时同步机制，将结构化数据库中的历史数据导入知识库；并通过动态数据更新模块，实时监听用户新需求和最新训练数据的变化，并动态更新知识库内容；并基于知识库自适应模块，基于用户行为和交互历史，动态调整索引权重和数据推荐策略；
4、步骤3：对动态知识库中的数据进行预处理，生成训练集、验证集和测试集，加载并训练大语言模型，并基于任务数据对模型进行微调；
5、步骤4：利用大语言模型解析自然语言需求，识别用户意图和关键实体，基于上下文理解能力和领域知识库推理生成接口元数据；
6、步骤5：对生成的接口元数据进行语法校验，并基于动态知识库进行优化；
7、步骤6：将生成的接口元数据导入低代码原型构造器进行功能验证。
8、所述步骤1包括从接口设计文档、api调用日志和用户反馈记录中提取与后端接口相关的历史数据。
9、所述动态知识库中的动态数据更新模块通过监听器机制捕获用户的新需求和最新训练数据的变化，采用实时同步优先级计算公式动态决定更新顺序：
10、pu＝λ1·sd+λ2·fc+λ3·tr
11、其中，pu代表优先级，sd表示更新数据的重要性得分，fc表示更新频率，tr表示需求的时效性，λ1,λ2,λ3为权重调节系数。
12、所述动态调整索引权重的调整算法为：
13、
14、其中，wi为字段的最终权重，fi为字段历史访问频率，ri为字段的最近相关性得分，ui为字段的用户交互次数，μ为交互次数的平均值，α,β,γ为调节系数。
15、对大语言模型进行数据预处理时，采用格式转换将接口元数据转化为结构化的json格式，并生成训练集、验证集和测试集以适配模型训练需求。
16、所述对大语言模型的微调基于任务特定的数据集，微调过程包括调整学习率、批量大小和训练轮次以提升模型对特定场景的适配能力。
17、所述生成的接口元数据包括接口名称、功能描述、输入参数及其数据类型、返回值格式和业务逻辑规则。
18、所述优化接口元数据时结合动态知识库中的领域规范，对冗余字段进行精简，对遗漏字段进行自动补充。
19、将接口元数据导入低代码平台时，低代码平台解析元数据并自动生成可视化接口原型。
20、所述验证生成的接口时通过调用模拟、负载测试和用户行为匹配测试，评估接口的正确性、稳定性及与用户需求的匹配程度。
21、本专利技术通过基于动态数据更新的大语言模型实现后端接口的智能生成，具有以下有益效果：
22、1.高效性：利用动态知识库和大语言模型的结合，能够快速解析自然语言需求并生成接口元数据，大幅减少了人工参与和开发周期。
23、2.智能化：通过动态数据更新模块和知识库自适应模块，实时捕获用户需求变化，动态调整索引权重和推荐策略，提升了系统对复杂需求的适应能力和生成结果的准确性。
24、3.规范性：对接口元数据进行语法校验和动态优化，确保生成的接口符合领域规范和设计最佳实践，有效避免了因定义不规范而引发的开发问题。
25、4.扩展性：支持通过低代码平台自动生成接口原型并完成功能验证，实现从需求解析到接口实现的全流程自动化，适应多场景、多领域的应用需求。
26、5.可靠性：通过验证接口的正确性、稳定性及需求匹配程度，结合动态知识库优化策略，生成的接口能够精准满足用户需求并具有高稳定性和实用性。
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1.一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述步骤1包括从接口设计文档、API调用日志和用户反馈记录中提取与后端接口相关的历史数据。
3.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述动态知识库中的动态数据更新模块通过监听器机制捕获用户的新需求和最新训练数据的变化，采用实时同步优先级计算公式动态决定更新顺序：
4.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述动态调整索引权重的调整算法为：
5.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：对大语言模型进行数据预处理时，采用格式转换将接口元数据转化为结构化的JSON格式，并生成训练集、验证集和测试集以适配模型训练需求。
6.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述
7.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述生成的接口元数据包括接口名称、功能描述、输入参数及其数据类型、返回值格式和业务逻辑规则。
8.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述优化接口元数据时结合动态知识库中的领域规范，对冗余字段进行精简，对遗漏字段进行自动补充。
9.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：将接口元数据导入低代码平台时，低代码平台解析元数据并自动生成可视化接口原型。
10.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述验证生成的接口时通过调用模拟、负载测试和用户行为匹配测试，评估接口的正确性、稳定性及与用户需求的匹配程度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述步骤1包括从接口设计文档、api调用日志和用户反馈记录中提取与后端接口相关的历史数据。
3.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述动态知识库中的动态数据更新模块通过监听器机制捕获用户的新需求和最新训练数据的变化，采用实时同步优先级计算公式动态决定更新顺序：
4.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：所述动态调整索引权重的调整算法为：
5.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语言模型智能生成后端接口的方法，其特征在于：对大语言模型进行数据预处理时，采用格式转换将接口元数据转化为结构化的json格式，并生成训练集、验证集和测试集以适配模型训练需求。
6.如权利要求1所述的一种基于动态数据更新的大语...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯东，赵新爽，赵东亮，张海峰，韩洪涛，张治中，
申请(专利权)人：北京国电通网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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