基于行业知识图谱的人工智能场景应用部署方法与流程

本发明涉及人工智能，特别是基于行业知识图谱的人工智能场景应用部署方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，各行业对ai应用的需求日益增长，但将ai技术落地到具体业务场景仍面临诸多挑战。业务场景复杂多样，涉及不同的数据源、业务规则和约束条件，对ai模型的选择和适配提出了很高要求。然而，现有的ai部署方式大多依赖于人工进行模型选型、数据适配、参数配置和代码集成，过程繁琐、周期长，且对部署人员的技术水平要求高，导致部署成本居高不下，落地周期长。

2、现有技术虽然在知识图谱与ai模型的结合方面进行了一些探索，但仍存在明显不足。如现有技术cn115470360b利用知识图谱进行模型管理，但模型的输入输出关系仍需用户手动指定，无法根据业务场景需求自动完成关联，且仅关注模型构建，对部署环节未作涉及。如现有技术cn118193751b通过知识图谱匹配运维规则，但应用场景局限于光网络运维领域，且核心在于故障规则匹配而非通用模型部署。如现有技术cn118446300b利用知识图谱提取关键特征以构建轻量级模型，但聚焦于模型训练阶段的数据压缩，对于部署阶段的自动化未作系统设计。如现有技术cn119598867b通过知识图谱编排运行规则生成驱动引擎，但规则编排仍需用户在图形化界面中手动拖拽配置，缺乏场景意图的自动转换能力。如现有技术cn120654025a涉及分级部署与参数更新，但侧重于分布式架构下的模型同步机制，对于部署前端的场景解析、模型选型等环节未提供解决方案。

3、综上所述，亟待一种能够从业务场景需求出发，自动化地完成模型选型、数据关联、策略生成和部署上线的端到端解决方案。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于行业知识图谱的人工智能场景应用部署方法，包括以下步骤：

2、接收以自然语言文本输入的场景需求，对所述场景需求进行任务拆解生成子任务列表，并对每个子任务进行特征标注，生成包含子任务特征向量及关键要素标签的场景需求特征集；

3、将所述场景需求特征集中的每个要素标签的文本通过图嵌入模型映射为查询向量，计算所述查询向量与行业知识图谱中每个实体节点的预训练嵌入向量的余弦相似度，选取相似度超过预设阈值的实体节点作为候选映射节点，并基于所述子任务列表和候选映射节点构建包含任务节点、实体节点以及二者之间语义映射边的场景-图谱关联图；

4、以所述场景-图谱关联图中与预测推理子任务相关联的实体节点为起始锚点，在所述行业知识图谱中执行基于广度优先搜索的子图匹配，查找通过指定关系边相连且类型标签为人工智能模型的模型节点，以及与该模型节点相关联的数据节点和规则节点，将每个模型节点及其相关联的节点作为一个子图，通过加权打分函数计算该子图与所述场景-图谱关联图中对应部分的匹配程度，选取匹配程度最高的模型节点作为选定的ai模型，并提取与该模型节点关联的规则节点生成推理策略。

5、作为本技术优选方案，所述行业知识图谱的构建包括：通过数据接入子模块从异构数据源获取原始数据并转换为键值对对象集合；通过基于变换器架构的深度神经网络模型从所述键值对对象集合中抽取实体和关系，并提取实体的属性信息；将抽取的实体和关系写入图数据库，为实体节点设置全局唯一标识符和标签，为关系创建有向边，并为节点标签和属性字段创建索引。

6、作为本技术优选方案，所述任务拆解通过序列到序列神经网络模型实现，该模型包括多层双向长短期记忆网络构成的编码器和多层长短期记忆网络构成的解码器；所述任务拆解具体包括：将场景需求的自然语言文本转换为词向量序列输入编码器生成上下文向量，解码器以所述上下文向量为初始状态逐词生成输出序列，所述输出序列构成子任务列表。

7、作为本技术优选方案，所述特征标注通过双向编码器表示变换器模型实现，具体包括：将每个子任务的文本描述输入该模型，取模型输出的向量序列中第一个向量作为该子任务的特征向量；将所述特征向量并行输入到多个输出分支中，所述输出分支包括输入数据类型分支、输出目标分支、业务约束分支和性能指标分支，每个分支输出对应的要素标签；将每个子任务的特征向量及其要素标签聚合，形成子任务特征对象，所有子任务特征对象组成场景需求特征集。

8、作为本技术优选方案，所述构建场景-图谱关联图进一步包括：为每个子任务创建一个虚拟的任务节点，在所述任务节点与所述候选映射节点之间创建语义映射边并在该边的属性中记录相似度分数，根据子任务执行顺序在任务节点之间添加有向边，并根据所述行业知识图谱中已存在的关系在候选映射节点之间创建边。

9、作为本技术优选方案，所述生成推理策略进一步包括：提取与选定模型节点关联的所有规则节点，解析每个规则节点属性中存储的规则描述文本；将规则描述文本中的条件部分与场景-图谱关联图中的要素标签进行比对，筛选出条件匹配的规则；将筛选出的规则的动作部分按照其在知识图谱中与模型节点的连接顺序排列，生成包含操作类型和操作参数的结构化操作指令序列，作为推理策略。

10、作为本技术优选方案，所述方法还包括：根据选定的ai模型从所述行业知识图谱中查询其运行环境子节点、输入接口子节点和输出接口子节点，生成轻量化部署配置文件与接口规范文档；通过动态调度引擎，根据所述轻量化部署配置文件与接口规范文档自动完成模型加载、运行环境隔离、数据管道对接、任务调度执行与效果校验，实现自动化部署。

11、作为本技术优选方案，所述动态调度引擎自动完成模型加载与运行环境隔离具体包括：资源管理器通过控制组机制为模型服务进程设置资源使用上限，并创建隔离的文件系统命名空间；模型加载器动态加载模型解析库，将模型文件加载到内存中并初始化模型的计算图。

12、作为本技术优选方案，所述动态调度引擎自动完成效果校验具体包括：效果校验器加载推理策略中附带的校验规则，所述校验规则被编译为一组断言表达式；获取模型执行后生成的最终业务结果，计算每个断言表达式的真值；若所有断言为真，将业务结果推送至目标系统；若任一断言为假，生成校验报告并触发告警事件。

13、相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

14、1）实现场景需求到结构化特征的自动解析转换。本发明通过序列到序列神经网络模型将用户自然语言需求自动拆分为子任务序列，通过双向编码器表示变换器模型为每个子任务提取输入数据类型、输出目标、业务约束和性能指标四类要素标签，形成结构化的场景需求特征集。这一机制使得用户的模糊需求能够被系统准确理解和处理，无需人工进行任务分析和要素标注，解决了传统方式中场景理解依赖人工经验的问题。

15、2）建立基于语义匹配的智能化图谱关联机制。本发明通过语义匹配单元计算场景要素标签与知识图谱实体节点的语义相似度，自动选取匹配的实体节点；通过关联图构建单元创建虚拟任务节点与实体节点之间的映射边，并根据子任务执行顺序和知识图谱中的既有关系构建完整的场景-图谱关联图。这一机制使得场景需求与知识图谱的关联不再依赖人工操作，实现了智能化的自动映射。

16、3）形成端到端的自动化部署闭环。本发明通过图匹配引擎自动选取最优模型并合成推理策略，通过配置与接口生成单元自动生成轻量化部署配置和接口规范，通过动态调度引擎自动完成资源隔离、模型加载、数据对接、任务调度和效果校验。这一完整的自动化闭环实现了从需求输入到服务上线的全流程无人化操作，大幅缩短了部署周期，降低了技术门槛。