工程造价数据评估方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及人工智能，尤其涉及工程造价数据评估方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、工程造价分析是房地产开发、基础设施投资测算与施工招投标过程中的核心业务环节。业务人员通常需要结合同类型历史项目的造价区间，对目标项目的单方造价数值进行合理性判断。上述场景共同的核心需求是依托企业历史造价数据库进行客观判决，并以自然语言形式给出可读、可溯源的分析报告。目前的造价数据查询工具通常将关系型数据库的数据检索能力与大语言模型的文本生成能力相结合，通过数据库查询项目原始数据列表，再利用大语言模型的检索增强生成或工具调用功能输出造价合理性意见。

2、然而，在现有技术中，在需要给出确定结论的判决场景中，大语言模型的判断容易依赖训练数据中的经验，即使将数据库的检索结果作为上下文传入，由于大语言模型仍可自主决定如何使用检索结果或工具结果，包括进行忽略、改写或再次推断，导致关键判决环节的结论与基础数据的一致性无法得到保障，这种情况容易导致大语言模型输出的判决结论与实际检索结果不一致，或者其生成的解释文本中引用的数值并非真实存在于历史项目证据中，进而使得生成的造价评估结果缺乏明确的数据支撑且无法溯源，难以满足专业评估场景下对结论可信度与可审计性的应用要求。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种工程造价数据评估方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决以上技术问题。

2、为实现上述目的，本技术实施例的第一方面提出了一种工程造价数据评估方法，所述方法包括：

3、获取造价分析请求，基于所述造价分析请求确定结构化业务参数和目标造价数值；

4、基于所述结构化业务参数在数据库中进行统计查询，得到对应所述目标造价数值的判决枚举值和证据样本集合，并基于所述判决枚举值和所述证据样本集合得到数据契约；

5、将所述数据契约添加至大语言模型的系统提示词，以利用大语言模型生成评估结果；

6、基于所述数据契约对所述评估结果进行一致性检验，得到检验结果；

7、当所述检验结果表征所述评估结果与所述数据契约的一致性检验通过时，基于所述检验结果得到造价数据评估结果。

8、在一些实施例中，所述基于所述结构化业务参数在数据库中进行统计查询，得到对应所述目标造价数值的判决枚举值和证据样本集合，包括：

9、基于所述结构化业务参数在所述数据库中进行分位数流水线查询，得到目标分位阈值；

10、将所述目标造价数值与所述目标分位阈值进行数值比对，并根据比对结果生成表征造价评价水平的所述判决枚举值；

11、在所述数据库中，基于所述目标造价数值进行近邻检索，得到预设数量的历史样本记录，将多个所述历史样本记录进行组合，得到所述证据样本集合。

12、在一些实施例中，所述基于所述结构化业务参数在所述数据库中进行分位数流水线查询，得到目标分位阈值，包括：

13、基于所述结构化业务参数在所述数据库中进行筛选排列处理，得到有序样本集合；

14、基于所述有序样本集合的样本总数与第一数值的差值，并与预设分位比例进行乘积，再加上预设偏移常量，得到所述预设分位比例对应的目标分位位置；

15、确定所述有序样本集合中与所述目标分位位置相邻的两个边界样本值，并利用所述目标分位位置的小数部分对所述两个边界样本值进行线性插值计算，得到所述目标分位阈值。

16、在一些实施例中，所述基于所述判决枚举值和所述证据样本集合得到数据契约，包括：

17、确定所述证据样本集合的样本特征，并将所述样本特征与所述判决枚举值进行哈希计算，得到一致性水印；

18、将所述判决枚举值、所述证据样本集合以及所述一致性水印进行结构化组装，得到所述数据契约。

19、在一些实施例中，所述将所述数据契约添加至大语言模型的系统提示词，以利用大语言模型生成评估结果，包括：

20、将所述数据契约作为上下文添加至所述系统提示词，并基于多维度约束指令更新所述系统提示词，所述多维度约束指令包括用于锁定所述判决枚举值的结论锁定指令、用于限制特定算法术语的算法屏蔽指令、以及用于限定所述大语言模型引用数据来源的数据封闭指令；

21、利用所述大语言模型基于预设的结构描述模式生成所述评估结果，所述评估结果包括与所述判决枚举值对应的结论字段、用于复写所述一致性水印的水印回写字段、以及包含证据指针索引的解释文本。

22、在一些实施例中，所述基于所述数据契约对所述评估结果进行一致性检验，得到检验结果，包括：

23、基于所述评估结果确定所述结论字段和所述水印回写字段；

24、将所述结论字段与所述数据契约中的所述判决枚举值进行比对，得到第一比对结果，以及将所述水印回写字段与所述数据契约中的所述一致性水印进行比对，得到第二比对结果；

25、当所述第一比对结果和所述第二比对结果均表征比对一致时，生成表征基础检验通过的所述检验结果。

26、在一些实施例中，所述基于所述数据契约对所述评估结果进行一致性检验，以得到检验结果，还包括：

27、确定所述解释文本包含的业务数值，并将所述业务数值与所述证据样本集合中的原始数值或所述目标造价数值进行预设容差范围匹配，得到范围容差比对结果；

28、确定所述解释文本包含的证据指针索引，并将所述证据指针索引与所述证据样本集合的合法数量区间进行匹配，得到区间比对结果；

29、当所述范围容差比对结果和所述区间比对结果均表征所有所述业务数值范围匹配时，生成表征深度检验通过的所述检验结果。

30、在一些实施例中，所述方法还包括：

31、当所述检验结果表征所述评估结果与所述数据契约的一致性检验未通过时，确定未通过异常原因，并将所述未通过异常原因添加至所述系统提示词；

32、基于低温度参数对所述大语言模型进行二次调用生成二次评估结果，并重新进行所述一致性检验，以得到更新检验结果；

33、当所述更新检验结果仍表征未通过时，将所述更新检验结果的自然语言生成文本删除，并将所述数据契约中的客观数据进行输出。

34、在一些实施例中，所述方法还包括：

35、当在所述数据库中未查找到所述证据样本集合时，获取所述数据库对应的表字段元数据字典以及所述造价分析请求的意图描述信息；

36、将所述表字段元数据字典和所述意图描述信息添加至所述系统提示词，并利用所述大语言模型生成参考估算数据；

37、将所述参考估算数据作为备用评估结果进行输出。

38、为实现上述目的，本技术实施例的第二方面提出了工程造价数据评估装置，所述装置包括：

39、获取模块，用于获取造价分析请求，基于所述造价分析请求确定结构化业务参数和目标造价数值；

40、契约生成模块，用于基于所述结构化业务参数在数据库中进行统计查询，得到对应所述目标造价数值的判决枚举值和证据样本集合，并基于所述判决枚举值和所述证据样本集合得到数据契约；

41、模型生成模块，用于将所述数据契约添加至大语言模型的系统提示词，以利用大语言模型生成评估结果；

42、一致性检验模块，用于基于所述数据契约对所述评估结果进行一致性检验，得到检验结果；

43、结果输出模块，用于当所述检验结果表征所述评估结果与所述数据契约的一致性检验通过时，基于所述检验结果得到造价数据评估结果。

44、为实现上述目的，本技术实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子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第一方面所述的工程造价数据评估方法。

45、为实现上述目的，本技术实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的工程造价数据评估方法。

46、本技术实施例提出的工程造价数据评估方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：首先，获取造价分析请求，基于造价分析请求确定结构化业务参数和目标造价数值；然后，基于结构化业务参数在数据库中进行统计查询，得到对应目标造价数值的判决枚举值和证据样本集合，并基于判决枚举值和证据样本集合得到数据契约；之后，将数据契约添加至大语言模型的系统提示词，以利用大语言模型生成评估结果；接下来，基于数据契约对评估结果进行一致性检验，得到检验结果；最后，当检验结果表征评估结果与数据契约的一致性检验通过时，基于检验结果得到造价数据评估结果。本技术实施例通过获取造价分析请求中的结构化业务参数在数据库中进行统计查询，得到大模型无法进行二次修改的判决枚举值和证据样本集合，以确保核心判决结论在架构层面的客观可控，进一步地，将包含判决枚举值与证据样本集合的数据契约作为上下文约束添加至大语言模型的系统提示词中，利用大语言模型生成评估结果后，通过数据契约对评估结果进行回溯式的一致性检验，从而从系统架构和闭环检验双重机制上保障了最终造价数据评估结果与客观历史数据的一致性，使得输出的分析报告既具备自然语言的流畅可读性，又在工程上实现了不可篡改和可溯源，有效提升了专业造价评估场景下结论的可信度与可审计性。

47、本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。