任务处理方法及装置与流程

本申请涉及人工智能技术，尤其涉及一种任务处理方法及装置。

背景技术：

1、当前，企业智能体在处理复杂任务时，通常采用“先规划、后执行”的范式，即将用户问题拆解为若干子任务后逐步调用检索工具获取信息。然而，相关技术中，任务计划多以自然语言列表形式表示，且基于大语言模型的任务拆解结果也常因模型知识局限而存在信息缺失，无法直接用于后续检索环节的精确匹配和条件筛选，导致检索行为与原始计划目标发生偏离。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种任务处理方法及装置。

2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：

3、本申请实施例提供一种任务处理方法，应用于目标智能体，所述方法包括：

4、通过大语言模型将目标任务的任务意图转化为三层计划语义图；所述三层计划语义图中包括用于表征所述任务意图的总节点、连接至所述总节点的至少一个子计划节点、以及连接至对应子计划节点的至少一个检索节点；每个所述子计划节点用于表征所述任务意图的一个子任务，每个所述检索节点中包括从所述任务意图中为对应的所述子任务提取的检索要素，所述检索要素包括实体、实体间的语义关系以及检索约束条件；

5、从目标知识图谱中获取与各所述检索要素中的实体之间的语义相关度大于第一阈值的目标实体，并将所述目标实体补充至对应的检索节点所包括的所述检索要素中；

6、基于各所述检索节点所包括的所述检索要素，从多个数据源中获取各所述检索节点的至少一个检索结果；

7、基于各所述检索节点的至少一个检索结果，生成任务处理结果。

8、本申请实施例提供一种任务处理装置，应用于目标智能体，所述装置包括：

9、转化模块，用于通过大语言模型将目标任务的任务意图转化为三层计划语义图；所述三层计划语义图中包括用于表征所述任务意图的总节点、连接至所述总节点的至少一个子计划节点、以及连接至对应子计划节点的至少一个检索节点；每个所述子计划节点用于表征所述任务意图的一个子任务，每个所述检索节点中包括从所述任务意图中为对应的所述子任务提取的检索要素，所述检索要素包括实体、实体间的语义关系以及检索约束条件；

10、实体补充模块，用于从目标知识图谱中获取与各所述检索要素中的实体之间的语义相关度大于第一阈值的目标实体，并将所述目标实体补充至对应的检索节点所包括的所述检索要素中；

11、获取模块，用于基于各所述检索节点所包括的所述检索要素，从多个数据源中获取各所述检索节点的至少一个检索结果；

12、生成模块，用于基于各所述检索节点的至少一个检索结果，生成任务处理结果。

1.一种任务处理方法，应用于目标智能体，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述多个数据源包括内部数据源和外部数据源；所述基于各所述检索节点所包括的所述检索要素，从多个数据源中获取各所述检索节点的至少一个检索结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述比例，从所述内部数据源和所述外部数据源中分别为各所述检索节点确定至少一个目标数据源，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述比例，从所述内部数据源和所述外部数据源中为所述目标检索节点确定至少一个目标数据源，包括：

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，所述确定所述检索节点的各检索结果分别对应的任务对齐得分，包括：

7.根据权利要求5或6所述的方法，所述将排序靠前的特定数目个检索结果确定为所述检索节点的目标检索结果之前，所述方法还包括：

8.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，所述确定所述检索节点的各检索结果与所述检索节点所包括的检索要素的相关性分数，包括：

10.一种任务处理装置，应用于目标智能体，所述装置包括：