工作流生成执行方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种工作流生成执行方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，大语言模型已被应用于工作流自动生成领域，能够根据用户自然语言描述自动生成包含多个节点和依赖关系的工作流计划。

2、然而，由于大语言模型生成内容的不确定性，生成的工作流计划常存在环路、工具缺失、参数错误等问题，尤其是在计算生物、计算化学、分子模拟、序列分析、结构预测、数据处理等科研计算场景中，上述问题导致的工作流错误会导致持续占用科研计算平台的算力资源，造成资源浪费。传统技术中，通常仅对工作流计划进行简单的格式校验，校验通过后即可保存并执行，导致存在严重错误或未就绪的工作流计划可能被错误执行，仍然会造成计算资源浪费和任务失败。

3、由此可见，现有技术中仍然存在着科研计算工作流计划生成和执行的稳定性与安全性较低的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高科研计算工作流计划生成和执行的稳定性与安全性的工作流生成执行方法、装置、计算机设备和存储介质。

2、第一个方面，本申请提供了一种工作流生成执行方法，应用于科研计算工作流的生成与执行，所述工作流生成执行方法包括：

3、基于用户以自然语言指令提交的科研计算任务，调用预设大语言模型输出工作流计划；

4、对所述工作流计划进行第一静态校验，得到所述工作流计划的第一校验结果，且当所述第一校验结果中不存在阻塞保存项时，保存所述工作流计划；

5、当所述第一校验结果中存在缺失工具项时，调用缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具；

6、响应于对已保存工作流计划的启动指令，对所述已保存工作流计划进行第二静态校验，得到所述已保存工作流计划的第二校验结果，且当所述第二校验结果中不存在阻塞执行项时，执行所述已保存工作流计划。

7、在其中一个实施例中，所述第一静态校验和所述第二静态校验采用相同的预设校验规则，所述预设校验规则的获取过程包括：

8、获取当前用户的权限信息；

9、基于所述权限信息进行索引，确定与所述权限信息相匹配的预设校验规则；所述预设校验规则包括阻塞保存项校验和阻塞执行项校验。

10、在其中一个实施例中，所述对所述工作流计划进行第一静态校验，得到所述工作流计划的第一校验结果之后包括：

11、当所述第一校验结果中存在阻塞执行项时，将所述工作流计划标记为不可执行计划。

12、在其中一个实施例中，所述第一静态校验和所述第二静态校验分别包括以下校验项的一种或多种：有向无环图结构校验、节点连通性校验、工具存在性校验、工具权限校验、注册工具输入输出契约校验、必填参数校验、变量引用校验、脚本节点静态校验、缺失工具生成节点校验和校验器异常校验。

13、在其中一个实施例中，所述调用缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具包括：

14、根据所述缺失工具项的预期输入和预期输出，确定预期输入输出契约；

15、将所述预期输入输出契约输入至缺失工具生成节点中；

16、基于所述缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具。

17、在其中一个实施例中，所述基于所述缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具包括：

18、基于所述缺失工具生成节点，调用所述预设大语言模型生成工具文件；

19、基于预设最小命令，在所述工具文件对应的运行环境内对所述工具文件进行测试，并将测试通过的所述工具文件确定为目标工具。

20、在其中一个实施例中，所述基于所述缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具之后还包括：

21、获取所述目标工具的工具名称和发布状态；

22、将所述工具名称和所述发布状态同步至所述缺失工具生成节点的节点状态字段；

23、将所述缺失工具生成节点的节点状态更新为已完成状态。

24、第二个方面，本申请提供了一种工作流生成执行装置，应用于科研计算工作流的生成与执行，所述工作流生成执行装置包括：

25、工作流计划生成模块，用于基于用户以自然语言指令提交的科研计算任务，调用预设大语言模型输出工作流计划；

26、服务端计划校验模块，用于对所述工作流计划进行第一静态校验，得到所述工作流计划的第一校验结果；

27、工作流计划存储模块，用于当所述第一校验结果中不存在阻塞保存项时，保存所述工作流计划；

28、缺失工具生成模块，用于当所述第一校验结果中存在缺失工具项时，生成与所述缺失工具项对应的目标工具；

29、执行门禁控制模块，用于响应于对已保存工作流计划的启动指令，对所述已保存工作流计划进行第二静态校验，得到所述已保存工作流计划的第二校验结果，且当所述第二校验结果中不存在阻塞执行项时，执行所述已保存工作流计划。

30、第三个方面，本申请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如上所述的方法。

31、第四个方面，本申请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如上所述的方法。

32、上述工作流生成执行方法、装置、计算机设备和存储介质，通过基于用户以自然语言指令提交的科研计算任务，调用预设大语言模型输出工作流计划，实现对用户意图的自动解析与结构化转换；通过对工作流计划进行第一静态校验，得到工作流计划的第一校验结果，且当第一校验结果中不存在阻塞保存项时，保存工作流计划，从而在保存环节可以有效过滤恶意代码、越权行为等影响服务器正常运行的计划，避免占用存储资源和影响服务端安全性；通过当所述第一校验结果中存在缺失工具项时，调用缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具，从而能够在执行科研计算工作流之前，提前确定缺失或需要修复的工具，避免错误工具导致工作流错误对科研计算平台的资源占用，提高能源利用率；通过响应于对已保存工作流计划的启动指令，对已保存工作流计划进行第二静态校验，得到已保存工作流计划的第二校验结果，且当第二校验结果中不存在阻塞执行项时，执行已保存工作流计划，在执行前验证运行环境条件，可以避免因资源不可用、参数异常等情况导致的执行失败，从而可以分别针对不同阶段的潜在风险进行拦截，形成从生成到执行的多层防护机制，达到提升工作流计划生成与执行的稳定性与安全性的技术效果。同时，由于大语言模型生成内容的不确定性，全量生成的工作流计划的一次跑通概率较低，而通过对缺失参数等不完整工作流进行先保留后修复的机制，避免每次失败都全量重新生成计划，从而可以减少大语言模型的调用消耗量，达到降低模型调用成本的技术效果。

1.一种工作流生成执行方法，其特征在于，应用于科研计算工作流的生成与执行，所述工作流生成执行方法包括：

2.根据权利要求1所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述第一静态校验和所述第二静态校验采用相同的预设校验规则，所述预设校验规则的获取过程包括：

3.根据权利要求2所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述对所述工作流计划进行第一静态校验，得到所述工作流计划的第一校验结果之后包括：

4.根据权利要求1所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述第一静态校验和所述第二静态校验分别包括以下校验项的一种或多种：有向无环图结构校验、节点连通性校验、工具存在性校验、工具权限校验、注册工具输入输出契约校验、必填参数校验、变量引用校验、脚本节点静态校验、缺失工具生成节点校验和校验器异常校验。

5.根据权利要求1所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述调用缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具包括：

6.根据权利要求5所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述基于所述缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具包括：

7.根据权利要求5所述的工作流生成执行方法，其特征在于，所述基于所述缺失工具生成节点，生成与所述缺失工具项对应的目标工具之后还包括：

8.一种工作流生成执行装置，其特征在于，应用于科研计算工作流的生成与执行，所述工作流生成执行装置包括：

9.一种计算机设备，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至权利要求7中任一项所述的方法。

10.一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至权利要求7中任一项所述的方法。