本技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)，具體涉及一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、相比于傳統(tǒng)的培訓(xùn)課程，仿真培訓(xùn)在一些一線業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用更廣泛，仿真培訓(xùn)更貼近一線業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)過程，更注重學(xué)員的參與和實(shí)踐，因此經(jīng)常需要構(gòu)建適合一線業(yè)務(wù)的仿真培訓(xùn)的培訓(xùn)課程。

2、目前，現(xiàn)有技術(shù)中，仿真課程構(gòu)建的方法普遍基于人工構(gòu)建，即培訓(xùn)負(fù)責(zé)人員根據(jù)產(chǎn)品說明書、條款文件等各種形式的培訓(xùn)原始材料，人工編寫培訓(xùn)的方式，得到可用于仿真培訓(xùn)的培訓(xùn)數(shù)據(jù)。

3、然而，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下技術(shù)問題：隨著業(yè)務(wù)的更新和業(yè)務(wù)種類的增多，一線業(yè)務(wù)會經(jīng)常性地發(fā)生變動，隨之需要發(fā)生改變的也有這些一線業(yè)務(wù)的仿真培訓(xùn)課程，因此人工構(gòu)建培訓(xùn)數(shù)據(jù)的方式會產(chǎn)生效率低，且生成的培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量差的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于解決人工構(gòu)建培訓(xùn)數(shù)據(jù)時(shí)效率低，且生成的培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量差的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法，應(yīng)用于服務(wù)器，包括：

3、獲取培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)，并對所述培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析識別處理，得到多種文件版式類型的待處理文件；

4、對每種待處理文件進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化知識采編處理，生成用于對知識進(jìn)行分塊的稠密向量表示和知識關(guān)鍵詞的稀疏表示并存入預(yù)設(shè)知識庫；

5、響應(yīng)于用戶通過預(yù)設(shè)大模型工具進(jìn)行的交互操作，得到用戶描述數(shù)據(jù)；

6、將所述用戶描述數(shù)據(jù)輸入意圖識別模型，得到目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)，并將所述目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)輸入預(yù)存大模型工具，以從預(yù)設(shè)課程模板庫中提取目標(biāo)提示模板；

7、根據(jù)所述用戶描述數(shù)據(jù)對所述預(yù)設(shè)知識庫進(jìn)行檢索處理，以從所述預(yù)設(shè)知識庫中通過多路召回重排策略檢索出培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識；

8、將所述培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識和所述目標(biāo)提示模板輸入所述預(yù)存大模型工具，得到待調(diào)整數(shù)據(jù)，并將所述待調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示處理，以供用戶觀看；

9、響應(yīng)于用戶在觀看所述待調(diào)整數(shù)據(jù)后通過所述預(yù)設(shè)大模型工具進(jìn)行的交互操作，得到調(diào)整后的用戶描述數(shù)據(jù)，并跳轉(zhuǎn)到所述將所述用戶描述數(shù)據(jù)輸入所述意圖識別模型，得到目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)的步驟，以對待調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，輸出目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)。

10、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)包括多個形式材料；相應(yīng)地，所述對所述培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析識別處理，得到多種文件版式類型的待處理文件，包括：根據(jù)每個形式材料，確定每個形式材料的文件格式；根據(jù)目標(biāo)文件格式，確定與所述目標(biāo)文件格式對應(yīng)的預(yù)存解析策略；根據(jù)所述預(yù)存解析策略，并基于所述預(yù)存解析策略對所述形式材料進(jìn)行格式解析處理，得到一個格式解析文件；返回所述根據(jù)每個形式材料，確定每個形式材料的文件格式的步驟，直至將所述原始教學(xué)數(shù)據(jù)中的每個形式材料都進(jìn)行格式解析處理，得到所有的格式解析文件；對所有的格式解析文件進(jìn)行識別分類處理，得到多種文件版式類型的待處理文件。

11、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對所有的格式解析文件進(jìn)行二次解析處理，得到多種文件版式類型的待處理文件，包括：根據(jù)每個格式解析文件，確定所述格式解析文件的版面類型；根據(jù)所述版面類型，將所述格式解析文件標(biāo)記為一種文件版式類型的待處理文件；直至將所有的格式解析文件完成標(biāo)記，得到多種文件版式類型的待處理文件，其中所述文件版式類型包括條款類、說明類和文本類。

12、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對每種待處理文件進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化知識采編處理，生成分塊知識的稠密向量表示和知識關(guān)鍵詞稀疏表示并存入預(yù)設(shè)知識庫，包括：對每種不同的文件版式類型的待處理文件采用語義切分模型結(jié)合定制化正則表達(dá)式的知識分塊策略，對每種文件版式類型的待處理文件進(jìn)行分塊處理，得到分塊知識；對所述分塊知識基于語義向量化模型生成所述分塊知識的稠密向量表示，并對所述分塊知識進(jìn)行同步提取處理，得到所述分塊知識的知識關(guān)鍵詞的稀疏表示；將每個分塊知識的所述稠密向量表示和稀疏表示存入預(yù)設(shè)知識庫。

13、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)設(shè)課程模板庫為培訓(xùn)課程講師預(yù)先構(gòu)建的提示模板，其中所述提示模板的構(gòu)建過程包括：響應(yīng)于培訓(xùn)課程講師的課程設(shè)計(jì)操作，以根據(jù)不同的課程類型，確定每個標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)課程的至少一個課程環(huán)節(jié)和每個課程環(huán)節(jié)所需的互動數(shù)據(jù)配置，并得到多個初始課程模板；對每個初始課程模板進(jìn)行測試處理，并將所有測試合格后的初始課程模板確定為提示模板。

14、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述用戶描述數(shù)據(jù)對所述預(yù)設(shè)知識庫進(jìn)行檢索處理，以從所述預(yù)設(shè)知識庫中通過多路召回重排策略檢索出培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識，包括：將所述用戶描述數(shù)據(jù)進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換處理，得到描述向量數(shù)據(jù)，并通過向量檢索方式從所述預(yù)設(shè)知識庫中進(jìn)行向量檢索處理得到多個第一所需分塊知識，其中所述第一所需分塊知識的稠密向量表示與所述描述向量數(shù)據(jù)的匹配度大于第一閾值；根據(jù)所述用戶描述數(shù)據(jù)，確定描述關(guān)鍵詞，并通過關(guān)鍵詞檢索方式從所述預(yù)設(shè)知識庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索處理得到多個第二所需分塊知識，其中所述第二所需分塊知識的知識關(guān)鍵詞的稀疏表示與所述描述關(guān)鍵詞的匹配都大于第二閾值；將多個第一所需分塊知識和多個第二所需分塊知識一起輸入重排模型，得到稠密向量表示與所述描述向量數(shù)據(jù)的匹配度排序在前預(yù)設(shè)位次的至少一個第一所需分塊知識和/或知識關(guān)鍵詞的稀疏表示與所述描述關(guān)鍵詞的匹配度排序在前預(yù)設(shè)位次的知識一個第二所需分塊知識，并確定為培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識。

15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述待調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示處理，以供用戶觀看之后，還包括：響應(yīng)于用戶的確認(rèn)操作，直接將所述待調(diào)整數(shù)據(jù)確定為目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)并輸出。

16、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成裝置，應(yīng)用于服務(wù)器，包括：

17、獲取模塊，用于獲取培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)，并對所述培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析識別處理，得到多種文件版式類型的待處理文件；

18、知識采編模塊，用于對每種待處理文件進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化知識采編處理，生成用于對知識進(jìn)行分塊的稠密向量表示和知識關(guān)鍵詞的稀疏表示并存入預(yù)設(shè)知識庫；

19、交互模塊，用于響應(yīng)于用戶通過預(yù)設(shè)大模型工具進(jìn)行的交互操作，得到用戶描述數(shù)據(jù)；

20、模板提取模塊，用于將所述用戶描述數(shù)據(jù)輸入意圖識別模型，得到目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)，并將所述目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)輸入預(yù)存大模型工具，以從預(yù)設(shè)課程模板庫中提取目標(biāo)提示模板；

21、知識檢索模塊，用于根據(jù)所述用戶描述數(shù)據(jù)對所述預(yù)設(shè)知識庫進(jìn)行檢索處理，以從所述預(yù)設(shè)知識庫中通過多路召回重排策略檢索出培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識；

22、培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識和所述目標(biāo)提示模板輸入所述預(yù)存大模型工具，得到待調(diào)整數(shù)據(jù)，并將所述待調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示處理，以供用戶觀看；

23、所述培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成模塊，還用于響應(yīng)于用戶在觀看所述待調(diào)整數(shù)據(jù)后通過所述預(yù)設(shè)大模型工具進(jìn)行的交互操作，得到調(diào)整后的用戶描述數(shù)據(jù)，并跳轉(zhuǎn)到所述將所述用戶描述數(shù)據(jù)輸入所述意圖識別模型，得到目標(biāo)意圖數(shù)據(jù)的步驟，以對待調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，輸出目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)。

24、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成設(shè)備，包括：至少一個處理器和存儲器；

25、所述存儲器存儲計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；

26、所述至少一個處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，使得所述至少一個處理器執(zhí)行如上述第一方面描述的培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法。

27、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有計(jì)算機(jī)一項(xiàng)所執(zhí)行指令，當(dāng)處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述第一方面描述的培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法。

28、本技術(shù)提供的一種培訓(xùn)數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法先通過對培訓(xùn)原始教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析識別處理，得到多種文件版本類型的待處理文件，再對待處理文件進(jìn)行非機(jī)構(gòu)化知識采編處理，生成稠密向量表示和知識關(guān)鍵詞的稀疏表示存入預(yù)設(shè)知識庫，并用于后續(xù)的通過多路召回重排策略從預(yù)設(shè)知識庫中檢索出培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識，通過向量檢索能提高效率，稀疏表示能用盡可能少的知識關(guān)鍵詞來表示原來的分塊知識，有助于在保留每個分塊知識的關(guān)鍵信息的同時(shí)減少數(shù)據(jù)的維度和復(fù)雜性。然后基于用戶的交互操作和意圖識別模型，得到表示用戶意圖的用戶描述數(shù)據(jù)，并根據(jù)用戶描述數(shù)據(jù)選擇對應(yīng)的目標(biāo)提示模板，再將培訓(xùn)數(shù)據(jù)所需知識和目標(biāo)提示目標(biāo)輸入預(yù)設(shè)大模型工具，得到待調(diào)整數(shù)據(jù)并進(jìn)行顯示處理。用戶在觀看之后可以繼續(xù)基于交互操作進(jìn)行調(diào)整，直至輸出目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)。不僅解決了傳統(tǒng)大模型生成幻覺、難以處理長文檔的問題，還提高了生成的目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)與用戶真實(shí)意圖之間的契合度，提高了培訓(xùn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度的同時(shí)還保證了高效性。自動生成培訓(xùn)數(shù)據(jù)，能快速適應(yīng)業(yè)務(wù)變動的情況，節(jié)省了培訓(xùn)人力成本和時(shí)間成本。