面向航空制造xBOM的多智能体协同查询方法、系统、设备及介质与流程

本发明属于人工智能应用，具体涉及一种面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、在航空制造企业中，xbom（混合物料清单，含ebom/mbom/sbom等多视图）是贯穿产品设计、工艺规划、制造执行与售后服务全生命周期的核心数据基座。与通用数据查询不同，航空xbom具有以下特点：（1）多视图并存，同一物料在ebom（设计视图）、mbom（制造视图）、sbom（供应商视图）、vcbom（版本视图）中具有不同的属性集合和关联关系；（2）强有效性约束，每个bom条目均受构型基线、架次范围、生效日期、工程变更包等多维有效性条件的严格约束；（3）层次化图结构，bom本质上是深度可达数十层的树状/网状装配结构；（4）多源异构数据融合，xbom数据分散在plm（产品生命周期管理）、erp（企业资源计划）、mes（制造执行系统）、供应商门户等多个独立系统中，且各系统的数据模型、更新频率、权威性不同。

2、随着企业数字化转型的推进，xbom数据查询需求已从简单的事务性检索演变为复杂的跨视图、多约束关联分析。然而，现有技术方案在处理航空xbom查询时存在以下问题：

3、（一）传统plm/erp系统检索方式：依赖plm或erp系统提供xbom数据查询能力，其典型查询流程包括以下步骤：（1）用户登录plm/erp系统，进入bom管理模块；（2）在检索界面输入零件号、物料名称、材质等关键字进行全文检索；（3）在检索结果列表中人工筛选目标物料；（4）通过bom结构树展开功能逐级查看其装配关系；（5）通过多条件筛选面板设置物料状态、工艺版本、供应商等过滤条件；（6）系统返回筛选后的bom子集；（7）如需跨视图比对（如ebom与mbom差异），用户需分别切换至不同视图模块，导出excel后手动比对。该方式的问题在于，系统仅能执行基于主键匹配和预定义sql谓词的精确过滤，无法理解航空领域特有的“架次有效性”“构型基线”等语义，用户必须精确掌握系统内部字段名称和逻辑关系才能完成查询。

4、（二）预定义报表方式：除交互式检索外，仍大量依赖预先配置好的bom报表进行定期查询，其流程为：（1）工艺或质量工程师根据固定需求如某机型关键零件清单、某供应商物料到货清单，在报表工具中配置查询参数；（2）报表包含硬编码的多表join逻辑、聚合函数和过滤条件；（3）定期执行报表获取结果；（4）当新增查询需求如跨机型bom比对、某零件的历史构型追溯时，需由it人员修改sql或编写新报表，周期通常为数天。该方式查询逻辑完全固化，无法适应航空制造中频繁发生的工程变更、构型切换和架次调整带来的动态查询需求。

5、（三）基于图数据库的知识图谱bom查询：采用图数据库存储bom结构，构建基础bom知识图谱，支持图遍历查询，其典型流程为：（1）将bom结构导入图数据库，建立零件节点与父子装配边；（2）用户编写cypher 等图查询语句，执行bom展开、追溯等图遍历操作；（3）返回图查询结果。该方案虽然解决了关系型数据库递归查询性能差的问题，但仍存在以下问题：1.未对航空制造特有的构型基线、架次范围、生效性代码等有效性维度进行本体建模，仍将其作为普通节点属性进行过滤，不支持有效性自动推理；2.不支持自然语言复杂意图解析，需由专业人员编写图查询语句，查询门槛高；3.无多步骤任务编排与校验机制，复杂跨视图、多约束查询仍需人工拼接多次查询结果。

6、（四）基于大模型的nl2sql/text2sql查询方式：采用llm驱动的自然语言查询方式，其典型流程包括：（1）接收用户自然语言查询；（2）通过模式链接或语义检索从元数据中获取相关表结构；（3）由llm生成sql语句；（4）在关系型数据库中执行sql并返回结果。该方式在航空xbom场景下存在以下问题：1.未将ecp（工程变更包）、构型基线、架次范围等有效性维度作为显式约束进行建模，导致生成的sql容易遗漏关键有效性过滤条件，查询结果可能包含未生效或不适用于目标架次的bom条目；2.未将bom父子关系、多层级展开、上游追溯等图遍历语义显式提供给大语言模型，导致难以稳定生成带有效性约束的递归查询；3.在跨设计bom、制造bom、供应商bom等视图查询时，通常仅能进行简单表连接，缺乏视图间语义映射与跨视图聚合能力。

7、因此，现有航空xbom查询方案仍然是基于人为定义的查询逻辑、系统执行过滤的被动模式，导致系统无法理解航空xbom的结构化语义、有效性约束、多视图映射关系以及时序维度，无法实现自主复杂查询的推理与编排。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法、系统、设备及介质，解决现有查询方式无法实现自主复杂查询的推理与编排，无法保证航空制造xbom查询的准确性、可靠性的问题。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法，包括以下步骤：

4、获取用户自然语言查询，对查询的复杂度进行评估，根据查询复杂度评估结果将查询任务路由至不同的专职智能体进行处理；所述专职智能体包括结构导航智能体、有效性校验智能体和合规仲裁智能体，所述结构导航智能体包括分别用于节点定位、结构过滤、向上遍历、向下遍历、跨视图对比的原子工具，所述有效性校验智能体包括分别用于生效范围检测、有效性冲突检查、展开有效性分析的原子工具，在展开有效性分析时，根据查询类型调用对应的传播算子进行向下展开、向上追溯、跨视图映射的有效性分析，并输出过滤后的有效节点集；所述合规仲裁智能体包括分别用于认证状态确认、在制状态确认、供应商合规性确认、变更影响确认的原子工具；

5、解析查询意图，将查询任务分解为子任务，每个子任务对应一个可执行的原子操作，根据子任务之间的依赖关系构建任务依赖图，并将子任务映射到各专职智能体的原子工具；

6、为子任务匹配对应的原子工具并按照子任务之间的依赖关系逐一执行子任务，输出查询结果。

7、在一些实施例中，所述节点定位为在xbom知识图谱中定位指定零件号的所有出现实例，返回节点id、所在视图、节点属性；所述xbom知识图谱包括节点和边，所述节点表示物料在某一bom视图、版本、构型基线、数据源下的实例；

8、所述结构过滤为对指定节点集进行结构维度过滤，包括节点类型过滤、视图过滤、层级过滤；所述指定节点集为通过节点定位输出的候选节点集合；

9、所述向上遍历为从指定节点沿bom父关系向上追溯，返回指定深度内的所有父节点及其装配关系；

10、所述向下遍历为从指定节点沿bom子关系向下展开，返回指定深度内的所有子节点及其装配关系；

11、所述跨视图对比为对指定节点在不同类型bom视图间进行差异比对，返回各视图间的bom数据差异。

12、在一些实施例中，所述生效范围检测为根据指定构型基线解析节点的有效范围，包括适用架次列表、生效日期范围；

13、所述有效性冲突检查为检测两节点集之间的有效性冲突；所述节点集为来自不同bom视图、不同构型基线、不同数据源或不同遍历路径的候选节点集合；

14、所述展开有效性分析为按照bom结构传播有效性约束判断，向下展开时，子件的有效范围取父件有效范围与子件有效范围的交集，若交集为空则过滤该子件；向上追溯时，父件的有效范围取所有子件有效范围的并集，以确定父件在哪些架次和/或日期范围内有效。

15、在一些实施例中，所述传播算子包括：

16、向下传播算子：输入父件有效范围和子件有效范围，输出父件有效范围和子件有效范围的交集；若交集为空，则该子件在当前查询中被自动过滤；

17、向上传播算子：输入所有子件的有效范围集合，输出所有子件有效范围集合的并集，得到父件有效范围；

18、跨视图映射传播算子：输入源视图物料的有效范围和映射关系表中的有效条件，输出目标视图物料的有效范围。

19、在一些实施例中，所述有效性校验智能体包括多维有效性表示层，用于将航空领域有效性术语显式编码为可计算的数据结构。

20、在一些实施例中，所述有效性校验智能体包括数据源优先级裁决器，用于当来自不同数据源的有效性信息发生冲突时，根据数据类型并按照设定的优先级规则裁决所采信的数据源。

21、在一些实施例中，根据查询复杂度判断是否触发意图确认门控，意图确认门控被触发后，输出意图解析结果，并由人工根据意图解析结果选择对应的处理方式；

22、和/或，在查询执行过程中，根据设置的实体触发条件判断是否触发实体消歧确认门控，实体消歧确认门控被触发后，输出所有与查询实体对象语义近似的实体的查询信息，并由人工根据查询信息选择对应的处理方式；

23、和/或，在输出最终查询结果之前，根据设置的关键结果触发条件判断是否触发关键结果确认门控，关键结果确认门控被触发后，输出针对查询情况的评估结果，并由人工根据评估结果选择对应的处理方式。

24、在一些实施例中，当子任务执行失败时，分析失败原因并根据失败原因输出失败类型，根据失败类型选择替代的执行策略并重新执行该子任务。

25、在一些实施例中，当某一查询策略在设定时间窗口内被成功执行超过设定次数时，根据查询策略生成查询技能草稿，形成能够直接供用户调用的查询技能库；所述查询策略包括意图结构、依赖图结构和工具调用序列。

26、另一方面，本发明还提供一种面向航空制造xbom的多智能体协同查询系统，用于执行所述的面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法，包括：

27、查询复杂度评估与动态路由分配模块，用于对用户自然语言查询进行复杂度评估，并将查询任务动态路由至不同的查询处理模式；

28、意图解析智能体，用于解析用户查询意图，将查询任务分解为子任务并构建任务依赖图；

29、多智能体执行层，包括结构导航智能体、有效性校验智能体、合规仲裁智能体；

30、人工协同确认门控，包括在查询流程的不同决策点设置的意图确认门控、实体消歧确认门控、关键结果确认门控；

31、多源结果融合引擎，用于将来自不同视图、不同数据源、不同原子工具的查询结果进行一致性校验与融合。

32、另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括：

33、处理器；以及

34、存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

35、其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法。

36、另一方面，本发明还提供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面向航空制造xbom的多智能体协同查询方法。

37、本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

38、本发明通过复杂度特征量化查询的复杂度，并分别路由至不同处理模式，在不同的处理模式下采用不同的智能体及智能体组合/协同方式进行处理，实现了在简单查询下采用最小开销、复杂查询下能够获得足够推理资源的自适应资源配置，避免了一刀切处理模式导致的复杂度适应性不足的问题。

39、针对航空xbom数据的特殊性以及现有查询方案缺乏对有效性原生理解而导致查询结果不可靠的问题，本发明在eva智能体封装航空有效性推理规则，通过eva的三种确定性传播算子，将航空xbom的有效性推理从依赖llm每次重新理解的不稳定模式，转变为规则驱动的确定性计算模式，确保同一查询在不同时刻执行获得一致的准确结果。同时，eva的数据源优先级裁决器通过分级可信度矩阵，在多源有效性信息冲突时提供确定性的裁决依据，避免简单拼接或llm自行判断导致的不可靠融合。在以架次范围、构型基线、生效日期为组合约束的典型xbom查询中，eva能够自动排除无效条目，解决了现有方案在航空xbom场景下的适配失效问题。

40、本发明采用三层门控机制将“单点交互”升级为“三层递进式拦截防线”：第一层在意图理解后验证“查询方向是否正确”，避免后续算力消耗在错误目标上；第二层在实体识别后验证“认准了哪个具体对象”，避免因通用件/借用件多版本混淆而导致后续图遍历在错误实体上执行；第三层在多源融合后验证“结果质量是否达标”，避免不可靠结论被用户采信。三层门控机制覆盖了“输入→过程→输出”全流程，通过动态触发策略平衡了查询效率与准确性。

41、本发明采用失败类型诊断+策略替换+限次重定向的三级机制，使系统在面对部分失败时仍能继续执行其他子任务，并尽可能返回部分结果，而非返回查询失败，提升了系统在真实复杂场景中的可用性。通过自动识别高频查询模式、自动生成技能草稿、管理员审核入库、后续查询自动匹配的流程，使系统在处理重复性查询时越来越快，实现查询效率的持续优化。