业务数据的处理系统、方法及存储介质与流程

本发明涉及人工智能与知识工程，尤其涉及一种业务数据的处理系统、一种业务数据的处理方法，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、智能体已在日常生活场景实现快速普及，在订餐、出行、信息查询等任务边界清晰、容错空间充足的场景中可有效满足用户需求。然而，由于在工业级场景中，对可靠性、安全性与确定性要求极高，智能体概率性输出的特性与生产线零容错的需求存在本质冲突。此外，生产系统涉及设备控制、工艺参数、供应链协同等复杂环节，需严格遵循物理定律与行业规范，而当前大模型仍存在幻觉风险，一旦决策失误可能导致产线停摆、安全事故或巨额经济损失。并且，企业内部普遍存在数据孤岛、私有协议繁杂的问题，智能体难以跨系统获取高质量实时数据。同时，生产流程高度依赖领域专家经验，通用模型缺乏垂直行业知识沉淀。进一步地，当前大模型与知识图谱融合的lek、kel、lkc三类主流技术范式，虽然可以分别实现知识图谱自动化构建、检索增强生成抑制模型幻觉、知识与模型双向协同进化，但仅为通用层面的技术融合路径，无法全面表征企业内部完整的业务运转机制，难以构建包含严格权限、行为与治理约束的企业级业务知识本体。

2、为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种改进的业务数据的处理系统，用于有效提升智能体在生产领域执行任务的可靠性、安全性与确定性。

技术实现思路

1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之前序。

2、为了克服现有技术存在的上述缺陷，本发明提供了一种业务数据的处理系统、一种业务数据的处理方法及一种计算机可读存储介质，可以通过构建多层级的复合图模型，并根据获取的业务数据修改复合图模型中的多个子模型的节点和/或边，用于有效提升智能体在生产领域执行任务的可靠性、安全性与确定性。

3、具体来说，根据本发明的第一方面提供对的上述业务数据的处理系统包括业务图模型及第一智能体。所述业务图模型包括业务流程子模型、组织架构子模型及业务规范子模型。所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中分别包括多个节点及连接各所述节点的边。所述第一智能体其被配置为：从所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型的各所述节点获取业务数据；以及根据所述业务数据，修改所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的至少一者的节点和/或边。

4、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述业务流程子模型包括多个第一节点、多个第二节点、由所述第一节点指向所述第二节点的第一边和由所述第二节点指向所述第一节点的第二边，各所述第一节点分别对应一个岗位，各所述第二节点分别对应一个材料，各所述第一边分别指示所述岗位对所述材料的流程动作，各所述第二边分别指示所述材料对所述岗位的动作输入。所述组织架构子模型包括多个第三节点和连接各所述第三节点的第三边，各所述第三节点分别对应一个所述岗位的一个职级，各所述第三边分别指示相邻两个所述职级之间的职级动作。所述业务规范子模型包括多个第四节点、多个第五节点和连接各所述第四节点及其对应的第五节点的第四边，各所述第四节点分别对应一项所述业务的一个所述执行主体，各所述第五节点分别对应一项所述业务的一个所述执行客体，各所述第四边分别指示连接的所述执行主体对连接的所述执行客体的业务规范。

5、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述处理系统还包括业务知识库。所述业务知识库中包括所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的知识概念及各所述知识概念之间的逻辑关系。所述逻辑关系至少包括推导关系和归属关系。

6、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述根据所述业务数据，修改所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的至少一者的节点和/或边的步骤包括：解析所述业务数据，并将获得的解析结果分别与所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型及其中的各所述节点进行匹配；以及响应于所述解析结果匹配于所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的任意一者，但不匹配其中的任一所述节点，根据所述解析结果，在匹配的所述子模型中创建一个新的节点及连接所述新的节点的边。

7、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述根据所述业务数据，修改所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的至少一者的节点和/或边的步骤还包括：响应于所述解析结果匹配于所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的任一所述节点，根据所述解析结果，更新匹配的所述节点的节点参数，和/或更新连接所述节点的边的边参数。

8、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述解析所述业务数据的步骤包括：根据预设的语义槽位，解析所述业务数据，以确定所述业务数据中的时间信息、地点信息、人物信息、事件信息、触发条件信息、方法要求信息中的至少一者。所述将获得的解析结果分别与所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型及其中的各所述节点进行匹配的步骤包括：将所述业务数据中的所述时间信息、所述地点信息、所述人物信息、所述事件信息、所述触发条件信息和所述方法要求信息，与所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型的模型描述信息，以及各所述子模型中各所述节点的节点参数，进行语义匹配。

9、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述第一智能体还被配置为：根据所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中各所述节点的重要程度，确定一初始值；统计涉及各所述节点的业务数据的发送时刻和/或接收时刻，并根据当前时刻到所述发送时刻和/或所述接收时刻的时长，确定一调整值；根据所述初始值及所述调整值，确定各所述节点的活跃值；以及响应于任一所述节点的活跃值低于预设的活跃阈值，对所述节点进行剪枝处理。

10、进一步地，在本发明的一些实施例中，所述处理系统还包括至少一个第二智能体，其被配置于所述业务流程子模型和/或所述组织架构子模型的至少一个所述节点，并被配置为：根据与所述第二智能体所在的本地节点相邻的上游邻居节点提供的第一业务数据，生成对应的第二业务数据。所述上游邻居节点包括所述业务流程子模型中位于所述本地节点之前的第一上游邻居节点、所述组织架构子模型中位于所述本地节点上级的第二上游邻居节点、所述业务规范子模型中与所述本地节点相邻的第三上游邻居节点；以及向与所述本地节点相邻的下游邻居节点，提供所述第二业务数据。所述下游邻居节点包括所述业务流程子模型中位于所述本地节点之后的第一下游邻居节点，和/或所述组织架构子模型中位于所述本地节点下级的第二下游邻居节点。

11、此外，根据本发明的第二方面提供的上述业务数据的处理方法包括以下步骤：从如本发明的第一方面提供的业务数据的处理系统的业务图模型的业务流程子模型、组织架构子模型及业务规范子模型的多个节点获取业务数据；以及根据所述业务数据，修改所述业务流程子模型、所述组织架构子模型及所述业务规范子模型中的至少一者的节点和/或边。

12、此外，根据本发明的第三方面提供的上述计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令。所述计算机指令被处理器执行时，实施如本发明的第二方面提供的业务数据的处理方法。