本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種查詢語句生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，以及各種傳感器、智能設(shè)備的普及，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和存儲呈指數(shù)級增長。尤其是近年企業(yè)數(shù)字化的口號的提出，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景不斷拓展，包括金融、醫(yī)療、教育、零售、制造等各個(gè)領(lǐng)域，涉及數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、決策支持等多個(gè)方面。

2、目前，企業(yè)的數(shù)據(jù)表通用開發(fā)流程為：用戶先通過需要單描述需求分析內(nèi)容，接著需求人員分析需求—sql(structured?query?language，結(jié)構(gòu)化查詢語言)開發(fā)人員根據(jù)需求描述開發(fā)sql—測試應(yīng)用—上線—用戶消費(fèi)需求。然而此種應(yīng)用開發(fā)完成后只能應(yīng)對固有sql的查詢。

3、相關(guān)技術(shù)中，主要采用nlp(natural?language?processing，自然語言處理)中的nl2sql技術(shù)將自然語言直接轉(zhuǎn)化成為可直接執(zhí)行的sql，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢和統(tǒng)計(jì)。這些技術(shù)通常以調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提高測試指標(biāo)為主，在通用的測試集上表現(xiàn)不佳，也沒有能夠在企業(yè)落地實(shí)施的可行性方案。

4、因此，亟需提出一種查詢語句生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品來解決上述技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種查詢語句生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提高測試指標(biāo)為主，在通用的測試集上表現(xiàn)不佳，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)化查詢語言生成難以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，精準(zhǔn)度較差的缺陷，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)地獲取結(jié)構(gòu)化查詢語言。

2、本發(fā)明提供一種查詢語句生成方法，包括：

3、響應(yīng)于用戶提交的第一問題文本，通過大型語言模型llm對所述第一問題文本進(jìn)行編碼，得到第一句向量；

4、基于所述第一句向量以及數(shù)據(jù)表的表注釋，從預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中選取與所述第一問題文本的相似度排名靠前的n個(gè)數(shù)據(jù)表，其中，n為正整數(shù)；

5、基于各所述數(shù)據(jù)表的第一表相關(guān)信息，構(gòu)建各所述數(shù)據(jù)表的第一提示信息，其中，所述第一表相關(guān)信息包括表注釋、字段名、字段注釋、相關(guān)問題和思維鏈；

6、將所述第一提示信息輸入至llm中，得到所述llm輸出的所述第一問題文本對應(yīng)的第一結(jié)構(gòu)化查詢語言。

7、根據(jù)本發(fā)明提供的一種查詢語句生成方法，所述預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中各個(gè)數(shù)據(jù)庫表的所述相關(guān)問題和所述思維鏈?zhǔn)峭ㄟ^以下方式得到的：

8、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中獲取第二問題文本，通過所述llm得到所述第二問題文本匹配的第二結(jié)構(gòu)化查詢語言；

9、通過所述llm對所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言進(jìn)行編碼，得到第三句向量；

10、基于所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言，生成第三提示信息，并將所述第三提示信息與所述第三句向量輸入至所述llm中，得到所述llm輸出的描述結(jié)果，其中，所述第三提示信息用于指示所述llm描述出根據(jù)所述第二問題文本生成所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言的生成步驟；

11、對所述描述結(jié)果進(jìn)行關(guān)鍵句提取，并將提取出的關(guān)鍵句對應(yīng)存儲至預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中與所述第二問題文本匹配的數(shù)據(jù)表的相關(guān)問題字段和思維鏈字段中，其中，所述相關(guān)問題字段用于描述數(shù)據(jù)表的相關(guān)問題與結(jié)構(gòu)化查詢語言，所述思維鏈字段用于記錄所述結(jié)構(gòu)化查詢語言的生成步驟。

12、根據(jù)本發(fā)明提供的一種查詢語句生成方法，所述通過所述llm得到所述第二問題文本匹配的第二結(jié)構(gòu)化查詢語言，包括：

13、從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中獲取第二問題文本，通過所述llm對所述第二問題文本進(jìn)行編碼，得到第二句向量；

14、基于所述第二句向量以及數(shù)據(jù)表的表注釋，從預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中選取與所述第二問題文本的相似度排名靠前的m個(gè)數(shù)據(jù)表，其中，m為正整數(shù)；

15、基于各所述數(shù)據(jù)表的第二表相關(guān)信息，構(gòu)建各所述數(shù)據(jù)表的第二提示信息，其中，所述第二表相關(guān)信息包括表注釋、字段名和字段注釋；

16、將所述第二提示信息輸入至所述llm中，得到所述llm輸出的所述第二問題文本對應(yīng)的第二結(jié)構(gòu)化查詢語言。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種查詢語句生成方法，所述通過所述llm對所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言進(jìn)行編碼，得到第三句向量，還包括：

18、對所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言進(jìn)行語法校驗(yàn)；

19、在所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言通過語法校驗(yàn)的情況下，將所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言發(fā)送至人工處理終端，以供所述人工處理終端校驗(yàn)所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言是否符合業(yè)務(wù)要求；

20、在接收到所述人工處理終端判定所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言符合業(yè)務(wù)要求的反饋結(jié)果的情況下，通過所述llm對所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言進(jìn)行編碼，得到第三句向量。

21、根據(jù)本發(fā)明提供的一種查詢語句生成方法，所述方法還包括：

22、繼續(xù)執(zhí)行所述從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中獲取第二問題文本，通過所述llm得到所述第二問題文本匹配的第二結(jié)構(gòu)化查詢語言；

23、繼續(xù)執(zhí)行所述通過所述llm對所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言進(jìn)行編碼，得到第三句向量；

24、繼續(xù)執(zhí)行所述基于所述第二問題文本與所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言，生成第三提示信息，并將所述第三提示信息與所述第三句向量輸入至所述llm中，得到所述llm輸出的描述結(jié)果，其中，所述第三提示信息用于指示所述llm描述出根據(jù)所述第二問題文本生成所述第二結(jié)構(gòu)化查詢語言的生成步驟；

25、繼續(xù)執(zhí)行所述對所述描述結(jié)果進(jìn)行關(guān)鍵句提取，并將提取出的關(guān)鍵句對應(yīng)存儲至預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中與所述第二問題文本匹配的數(shù)據(jù)表的相關(guān)問題字段和思維鏈字段中，直至所述預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)庫表的相關(guān)問題字段和思維鏈字段的更新占比達(dá)到預(yù)設(shè)閾值。

26、根據(jù)本發(fā)明提供的一種查詢語句生成方法，所述將所述第一提示信息輸入至llm中，得到所述llm輸出的所述第一問題文本對應(yīng)的第一結(jié)構(gòu)化查詢語言之后，還包括：

27、根據(jù)經(jīng)過用戶驗(yàn)證為生成正確的若干個(gè)所述第一結(jié)構(gòu)化查詢語言與對應(yīng)的所述第一問題文本對所述llm進(jìn)行精調(diào)訓(xùn)練，得到精調(diào)訓(xùn)練的llm；

28、響應(yīng)于用戶提交的第三問題文本，將所述第三問題文本輸入至所述精調(diào)訓(xùn)練的llm，得到所述精調(diào)訓(xùn)練的llm輸出的第三結(jié)構(gòu)化查詢語言。

29、本發(fā)明還提供一種查詢語句生成裝置，包括：

30、編碼單元，用于響應(yīng)于用戶提交的第一問題文本，通過大型語言模型llm對所述第一問題文本進(jìn)行編碼，得到第一句向量；

31、選取單元，用于基于所述第一句向量以及數(shù)據(jù)表的表注釋，從預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中選取與所述第一問題文本的相似度排名靠前的n個(gè)數(shù)據(jù)表，其中，n為正整數(shù)；

32、構(gòu)建單元，用于基于各所述數(shù)據(jù)表的第一表相關(guān)信息，構(gòu)建各所述數(shù)據(jù)表的第一提示信息，其中，所述第一表相關(guān)信息包括表注釋、字段名、字段注釋、相關(guān)問題和思維鏈；

33、生成單元，用于將所述第一提示信息輸入至llm中，得到所述llm輸出的所述第一問題文本對應(yīng)的第一結(jié)構(gòu)化查詢語言。

34、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述查詢語句生成方法。

35、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述查詢語句生成方法。

36、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述查詢語句生成方法。

37、本發(fā)明提供的查詢語句生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，包括響應(yīng)于用戶提交的第一問題文本，通過llm對第一問題文本進(jìn)行編碼，得到第一句向量；基于第一句向量，從預(yù)設(shè)元數(shù)據(jù)庫中選取與第一問題文本的相似度排名靠前的n個(gè)數(shù)據(jù)表；基于各數(shù)據(jù)表的第一表相關(guān)信息，構(gòu)建各數(shù)據(jù)表的第一提示信息，其中，第一表相關(guān)信息包括表注釋、字段名、字段注釋、相關(guān)問題和思維鏈；將第一提示信息輸入至llm中，得到llm輸出的第一問題文本對應(yīng)的第一結(jié)構(gòu)化查詢語言。本發(fā)明通過利用相關(guān)問題、思維鏈?zhǔn)沟脴?gòu)建的提示信息更加豐富高效，通過提示學(xué)習(xí)對llm進(jìn)行微調(diào)實(shí)現(xiàn)了llm生成的結(jié)構(gòu)化查詢語言的準(zhǔn)確性。