基于功能路径的诊断功能导航方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及基于功能路径的诊断功能导航，尤其涉及一种基于功能路径的诊断功能导航方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、车辆维修诊断依赖于对维修手册、故障指南等异构文本中功能路径的快速定位与准确理解，以指导技术人员执行相应诊断操作。现有方案引入向量检索技术，通过嵌入模型将文本映射至语义空间进行相似度匹配，再将匹配结果注入大模型辅助推理决策。

2、然而，现有系统通常将全量功能条目合并为单一向量库并执行全局遍历检索，导致响应延迟高，检索后直接向大模型注入大量未筛选候选结果，致使上下文过长、开销增加且无关信息干扰关键语义聚焦，交互效率低下。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对现有的基于功能路径的诊断功能导航问题，提出了一种基于功能路径的诊断功能导航方法、装置、设备及介质。

2、一种基于功能路径的诊断功能导航方法，所述方法包括：

3、基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果；

4、将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息；

5、将所述上下文输入信息输入预设的大语言模型中，生成所述查询信息对应的至少一条功能路径；

6、基于至少一条功能路径生成对应的交互选项供所述用户确认，以执行对应的诊断功能；

7、所述基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果的步骤之前，还包括：

8、获取各个工程系统的系统数据，并将各个所述系统数据按照预设结构拆分方法进行拆分，以获取多个功能类别子数据；

9、根据功能类别子数据生成对应功能类别的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库。

10、进一步地，所述根据功能类别子数据生成对应功能类别的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库的步骤，包括：

11、对各个功能类别子数据的功能描述文本进行关键词提取；

12、基于提取的关键词，将各个所述功能类别子数据按照预设的分类体系进行层级归类，得到对应的分类结果；

13、基于分类结果对所述功能类别子数据执行语义压缩，得到结构化摘要；

14、将各条结构化摘要编码为固定维度的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库。

15、进一步地，所述基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果的步骤，包括：

16、在接收所述用户输入的查询信息后，获取所述查询信息的文本字符长度和关键词密度；其中，所述关键词密度为查询信息中属于预设领域词典的词语数量与查询信息总词语数量的比值；

17、根据所述文本字符长度和关键词密度设定召回操作中的召回参数；

18、基于所述召回参数执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果。

19、进一步地，所述基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果的步骤，包括：

20、在所述结构化摘要向量库的各个独立向量库中，分别执行基于余弦相似度的相似度计算，并将各结构化摘要向量库中的结构化摘要向量按照与所述查询信息的余弦相似度从高到低分别进行排序；其中，所述结构化摘要向量库包括分别对应于不同工程系统的多个独立向量库；

21、从各个工程系统对应的独立向量库中分别选取排序前第二预设数量的结构化摘要向量；

22、将各个工程系统对应的结构化摘要向量库中选取的结构化摘要向量合并，并按照余弦相似度从高到低进行全局排序，筛选全局排序前第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果。

23、进一步地，所述将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息的步骤之前，还包括：

24、将所述用户输入的查询信息输入预设的意图分类器，得到分类结果；其中，所述意图分类器将所述查询信息分类为多个预设意图类别中的一个，所述预设意图类别至少包括查找步骤类意图、确认状态类意图和排除故障类意图；

25、根据所述意图分类器的分类结果，从预设的提示词模板库中选取与所述分类结果匹配的提示词模板结构；其中，所述提示词模板库中至少存储有三段式模板结构和五段式模板结构，所述三段式模板结构依次包括前缀引导语区段、动态插入区段和后缀推理指令区段，所述五段式模板结构依次包括前缀引导语区段、动态插入区段、传感器数据上下文区段、历史相似案例摘要区段和后缀推理指令区段；

26、当所述分类结果为排除故障类意图时，选取所述五段式模板结构作为提示词模板；当所述分类结果为查找步骤类意图或确认状态类意图时，选取所述三段式模板结构作为提示词模板。

27、进一步地，所述基于至少一条功能路径生成对应的交互选项供所述用户确认，以执行对应的诊断功能的步骤之后，还包括：

28、在所述用户确认并执行对应的诊断功能后，记录本次执行的功能路径及其对应的时间戳，形成历史操作路径记录；

29、将所述历史操作路径记录存储至预设的历史操作数据库中。

30、进一步地，所述将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息的步骤之前，还包括：

31、计算所述召回结果中各结构化摘要，与历史操作数据库中各历史操作路径记录之间的语义相似度；

32、按语义相似度从高到低排序，并选取第三预设数量的目标历史操作路径记录；

33、将所述目标历史操作路径记录以纯文本形式注入所述提示词模板中，与所述召回结果共同形成所述上下文输入信息。

34、一种基于功能路径的诊断功能导航装置，所述装置包括：

35、筛选模块，用于基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果；

36、形成模块，用于将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息；

37、生成模块，用于将所述上下文输入信息输入预设的大语言模型中，生成所述查询信息对应的至少一条功能路径；

38、确认模块，用于基于至少一条功能路径生成对应的交互选项供所述用户确认，以执行对应的诊断功能；

39、获取模块，用于获取各个工程系统的系统数据，并将各个所述系统数据按照预设结构拆分方法进行拆分，以获取多个功能类别子数据；

40、构建模块，用于根据功能类别子数据生成对应功能类别的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库。

41、一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

42、基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果；

43、将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息；

44、将所述上下文输入信息输入预设的大语言模型中，生成所述查询信息对应的至少一条功能路径；

45、基于至少一条功能路径生成对应的交互选项供所述用户确认，以执行对应的诊断功能；

46、所述基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果的步骤之前，还包括：

47、获取各个工程系统的系统数据，并将各个所述系统数据按照预设结构拆分方法进行拆分，以获取多个功能类别子数据；

48、根据功能类别子数据生成对应功能类别的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库。

49、一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

50、基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果；

51、将所述召回结果输入预设的提示词模板，形成上下文输入信息；

52、将所述上下文输入信息输入预设的大语言模型中，生成所述查询信息对应的至少一条功能路径；

53、基于至少一条功能路径生成对应的交互选项供所述用户确认，以执行对应的诊断功能；

54、所述基于用户输入的查询信息在预设的结构化摘要向量库上执行召回操作，筛选第一预设数量的结构化摘要向量作为召回结果的步骤之前，还包括：

55、获取各个工程系统的系统数据，并将各个所述系统数据按照预设结构拆分方法进行拆分，以获取多个功能类别子数据；

56、根据功能类别子数据生成对应功能类别的结构化摘要向量，以构建结构化摘要向量库。

57、本技术的有益效果：通过预先将各工程系统数据拆分为功能类别子数据并生成结构化摘要向量以构建向量库，使召回操作在预建摘要库上执行，将检索时间复杂度降为常量级，缩短响应延迟且新增系统仅需增量建库而无需重建全量索引，降低了扩展成本；通过筛选第一预设数量召回结果输入提示词模板以控制上下文长度，减少了大语言模型的数据开销与无关信息干扰，提升了解析准确性；通过生成交互选项供用户确认执行，缩短了人工筛选路径，提高了操作效率。