面向大宗商品行情研判的AI交易问答多源数据检索方法及系统与流程

本发明提出了面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法及系统，属于人工智能与农粮行业信息检索。

背景技术：

1、大宗商品交易领域涉及农粮、能源、金属等多个品类，行情波动受供需关系、宏观经济、政策变动以及突发风险事件等多重因素交织影响。当前市场上的交易问答系统大多采用单模型检索方式，即用户提问后由一个模型从固定数据源中拉取信息并生成回答。这种方式在面对多维度、跨品类的复杂问题时往往力不从心，比如用户询问某粮食品种未来三个月的价格走势，系统需要同时调取历史价格、库存数据、进出口情况以及政策变动等多源信息，单模型很难在一次检索中兼顾所有维度，容易出现信息遗漏或分析片面的情况。另外，不同数据源之间的格式和口径存在差异，模型在调用时如果缺乏统一的调度策略，很容易因为数据冲突或权限不清导致输出结果自相矛盾。再者，现有系统对用户反馈的利用程度普遍较低，用户觉得回答不准却缺少有效的回溯和优化通道，系统难以从错误中学习，长此以往搜索质量很难持续提升。因此，如何让多个模型协同工作、从多源数据中精准提取并融合分析结果，同时具备自我进化能力，是当前大宗商品交易问答场景亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法及系统，用以解决上述背景技术中提及的问题：

2、本发明提出的面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，所述方法包括：

3、s1、对用户交互层传来的大宗商品交易问答问题进行语义分析处理，生成结构化的搜索指令，并根据语义分析结果调配所需调用的模型类型和搜索范围；

4、s2、根据搜索指令进行多mcp并行调用处理；

5、s3、对多个mcp输出的计算结果进行数据融合处理，形成完整的搜索报告，并以图表和文字说明相结合的方式呈现；

6、s4、在用户获取搜索报告后进行反馈采集处理，根据用户反馈运用机器学习算法对搜索过程进行分析，找出语义理解偏差或模型调用不合理的问题，针对问题调整语义分析模型参数并优化mcp调用策略，将用户反馈数据存储至数据库。

7、本发明提出的面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索系统，所述系统包括：

8、一个或多个处理器；

9、存储器，用于存储一个或多个程序；

10、其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述中任一项所述的方法。

11、本发明有益效果：通过多mcp并行调用机制结合资源池匹配与加权轮询评分，能够让不同模型在各自独立的容器化环境中同时处理价格预测、供需分析和风险评估任务，避免因单模型串行计算导致的处理耗时过长问题发生，同时减少模型间资源争抢带来的运行卡顿。通过对各mcp计算结果进行多轮迭代收敛与加权投票冲突消解，既能剔除计算异常的中间数据，又能消除不同模型结论之间的逻辑矛盾，避免因数据冲突导致用户拿到自相矛盾的研判信息。另外，通过对无冲突结果进行跨模型关联分析与互补信息填充，再按逻辑层级和时间维度进行多源融合，能够将零散的价格、供需、风险数据整合为包含趋势判断与风险提示的结构化报告，减少用户自行拼接多维信息的工作量。配合反馈驱动的根因定位与增量训练机制，系统能够从用户评价中自动识别语义理解偏差或模型调用策略不当的环节并持续迭代优化，避免同类错误反复出现，进而提高大宗商品行情研判的综合准确率和搜索响应效率。

1.面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s1，包括：

3.根据权利要求2所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s15，包括：

4.根据权利要求3所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s152，包括：

5.根据权利要求3所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s156，包括：

6.根据权利要求1所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s2，包括：

7.根据权利要求1所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s3，包括：

8.根据权利要求7所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s33，包括：

9.根据权利要求1所述面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索方法，其特征在于，所述s4，包括：

10.面向大宗商品行情研判的ai交易问答多源数据检索系统，其特征在于，所述系统包括：