知识库同步方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品与流程

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种知识库同步方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。

背景技术：

1、随着通信网络智能运维技术的发展，网络人工智能智能体逐渐被应用于网络节点的网络节点的状态分析、业务处理以及智能决策理。网络人工智能智能体能够根据网络节点的告警信息、运行状态以及知识库中的业务处理信息，生成并执行相应的业务处理策略。

2、在网络人工智能智能体运行过程中，会产生新的业务处理数据，例如故障处理数据、优化策略数据以及协作记录等。相关业务处理数据可以存储于对应网络人工智能智能体的本地知识库中，也可以被发送至共享知识库，以供其他网络人工智能智能体在处理相似业务处理任务 时调用。

3、然而，网络人工智能智能体产生的业务处理数据中可能包括重复数据、无效数据或者未经验证的数据，将这些业务处理数据直接写入共享知识库，容易降低共享知识库中业务处理信息的可靠性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高业务处理信息可靠性的知识库同步方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种知识库同步方法，应用于第一智能节点，且所述第一智能节点与各第二智能节点共享全量知识库，所述全量知识库存储有所述第一智能节点和各所述第二智能节点在业务处理过程中使用的业务处理数据；所述方法包括：

3、接收第二智能节点发送的新增业务处理数据；所述新增业务处理数据是所述第二智能节点调用所述全量知识库中的业务处理信息对目标网络节点进行业务处理后生成的；

4、将所述新增业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库，并基于所述新增业务处理数据生成差量同步信息；

5、将所述差量同步信息发送至各所述第二智能节点；

6、接收各所述第二智能节点基于所述差量同步信息对所述新增业务处理数据进行校验得到的各校验结果，并在各所述校验结果满足预设同步条件时，将所述新增业务处理数据存储至所述全量知识库，并删除所述差量知识库中对应的所述业务处理数据。

7、在一个实施例中，所述将所述业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库之前，还包括：

8、为所述新增业务处理数据添加元数据，得到待存储业务处理数据；所述元数据包括采集时间戳、数据来源标识以及业务场景标识中的至少一种；

9、所述将所述业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库，包括：

10、将所述待存储业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库。

11、在一个实施例中，所述基于所述新增业务处理数据生成差量同步信息，包括：

12、对所述新增业务处理数据进行分析得到综合评分，并基于所述综合评分对所述新增业务处理数据进行筛选得到目标业务处理数据；

13、基于所述目标业务处理数据生成差量同步信息。

14、在一个实施例中，所述对所述新增业务处理数据进行分析得到综合评分，并基于所述综合评分对所述新增业务处理数据进行筛选得到目标业务处理数据，包括：

15、根据所述效果评分、所述复用评分和所述时效评分中的一种或者多种，计算所述综合评分；

16、将所述综合评分大于预设评分阈值的所述新增业务处理数据，作为所述目标业务处理数据。

17、在一个实施例中，所述根据效果评分、复用评分和时效评分中的一种或者多种，计算所述综合评分之前，还包括：

18、获取各所述业务处理数据对应的业务上下文，并根据所述业务上下文以及所述全量知识库中的业务处理信息对所述新增业务处理数据进行预处理。

19、在一个实施例中，所述在各所述校验结果满足预设同步条件时，将所述新增业务处理数据存储至所述全量知识库，包括：

20、当校验成功的所述校验结果的数量大于预设阈值时，将所述新增业务处理数据存储至所述全量知识库，其中所述校验结果是所述第二智能节点将所述新增故障数据转换为与所述全量知识库对应的结构化业务处理数据，并根据所述全量知识库中的标准业务处理数据，对所述结构化业务处理数据进行一致性校验得到的。

21、第二方面，本申请还提供了一种知识库同步装置，包括：

22、接收模块，用于接收所述第二智能节点发送的新增业务处理数据；所述新增业务处理数据是所述第二智能节点调用所述全量知识库中的业务处理信息对目标网络节点进行业务处理后生成的；

23、存储模块，用于将所述新增业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库，并基于所述新增业务处理数据生成差量同步信息；

24、发送模块，用于将所述差量同步信息发送至各所述第二智能节点；

25、同步模块，用于接收各所述第二智能节点基于所述差量同步信息对所述新增业务处理数据进行校验得到的各校验结果，并在各所述校验结果满足预设同步条件时，将所述新增业务处理数据存储至所述全量知识库，并删除所述差量知识库中对应的所述业务处理数据。

26、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

27、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

28、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

29、上述知识库同步方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，当第二智能节点调用全量知识库中的业务处理信息对目标网络节点进行业务处理，并生成新增业务处理数据时，将新增业务处理数据发送至第一智能节点。第一智能节点先将新增业务处理数据存储至差量知识库，并生成对应的差量同步信息，再将差量同步信息发送至各第二智能节点进行校验。仅在各第二智能节点返回的校验结果满足预设同步条件时，才将新增业务处理数据存储至全量知识库，并删除差量知识库中对应的业务处理数据。由此，可以避免未经多个第二智能节点校验的新增业务处理数据直接写入全量知识库，降低错误或不可靠的业务处理数据对全量知识库的影响，提高新增业务处理数据同步至全量知识库时的可靠性。

1.一种知识库同步方法，其特征在于，应用于第一智能节点，且所述第一智能节点与各第二智能节点共享全量知识库，所述全量知识库存储有所述第一智能节点和各所述第二智能节点在业务处理过程中使用的业务处理数据；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述新增业务处理数据存储至所述第一智能节点的差量知识库之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述新增业务处理数据生成差量同步信息，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述新增业务处理数据进行分析得到综合评分，并基于所述综合评分对所述新增业务处理数据进行筛选得到目标业务处理数据，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据效果评分、复用评分和时效评分中的一种或者多种，计算所述综合评分之前，还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各所述校验结果满足预设同步条件时，将所述新增业务处理数据存储至所述全量知识库，包括：

7.一种知识库同步装置，其特征在于，应用于第一智能节点，且所述第一智能节点与各第二智能节点共享全量知识库，所述全量知识库存储有所述第一智能节点和各所述第二智能节点业务处理过程中使用的业务处理数据；述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。