配置指令生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品与流程

本技术涉及计算机，特别是涉及一种配置指令生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、在网络通信技术领域中，为了保证网络设备的正常运行，需要先通过ip（internetprotocol，互联网协议）配置指令对网络设备进行配置。

2、传统技术中，在生成ip配置指令时，一般是利用静态规则匹配方式来生成对应的ip配置指令；比如，基于配置需求，逐条匹配预设静态规则，并按照命中的规则拼装、输出对应的ip配置指令。但是，静态规则是预先设置好的，在匹配过程中容易出现误判、漏判，且难以真正理解配置需求，导致生成的ip配置指令的准确性较低，最终导致ip配置指令生成准确率较低。

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ip配置指令生成准确率的配置指令生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种配置指令生成方法，包括：

3、获取ip配置指令生成需求信息；

4、基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词；

5、对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；所述提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词；

6、将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；所述预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到。

7、在其中一个实施例中，所述对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容，包括：

8、获取所述预先训练的ip配置指令生成模型的提示词模板；

9、按照所述提示词模板，对所述提示词进行转换处理，得到转换后的所述目标提示词，作为所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容。

10、在其中一个实施例中，在基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词之前，还包括：

11、对所述ip配置指令生成需求信息进行文本预处理，得到预处理后ip配置指令生成需求信息；

12、对所述预处理后ip配置指令生成需求信息进行意图识别处理，得到所述指令生成意图。

13、在其中一个实施例中，所述预先训练的ip配置指令生成模型通过下述方式训练得到：

14、获取所述ip配置指令生成领域的样本数据；

15、根据所述样本数据，对所述预训练大模型进行微调，得到微调后大模型；

16、通过监督大模型基于所述微调后大模型的多维训练指标数据，判断所述微调后大模型是否满足预设能力标准；

17、在所述微调后大模型不满足所述预设能力标准的情况下，将所述微调后大模型作为新的预训练大模型，并跳转至所述根据所述样本数据，对所述预训练大模型进行微调，得到微调后大模型的步骤，直到得到的微调后大模型满足所述预设能力标准；

18、将满足所述预设能力标准的微调后大模型，作为所述预先训练的ip配置指令生成模型。

19、在其中一个实施例中，所述获取所述ip配置指令生成领域的样本数据，包括：

20、获取现网配置文件；

21、从所述现网配置文件中提取出现网配置片段，作为原始语料数据，以及对所述现网配置文件进行配置模板提取处理，得到配置模板库；

22、基于所述原始语料数据，生成对应的蒸馏知识，从所述配置模板库中获取所述蒸馏知识中的目标ip配置指令对应的配置模板；

23、将所述蒸馏知识和所述蒸馏知识中的目标ip配置指令对应的配置模板进行组合，得到所述ip配置指令生成领域的样本数据。

24、在其中一个实施例中，所述基于所述原始语料数据，生成对应的蒸馏知识，包括：

25、基于所述原始语料数据，生成对应的配置问答对；

26、对所述配置问答对进行标注处理，得到标注后配置问答对，作为标注语料数据；

27、基于所述原始语料数据和所述标注语料数据进行知识蒸馏处理，得到所述蒸馏知识。

28、在其中一个实施例中，在将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令之后，还包括：

29、构建与待部署所述ip配置指令的目标现网拓扑语义等价的虚拟环境；

30、获取在所述虚拟环境中运行所述ip配置指令后产生的仿真环境日志和运行结果；

31、基于所述ip配置指令、所述指令生成意图、所述仿真环境日志和所述运行结果，生成所述ip配置指令的结构化评分和改进建议；

32、在所述结构化评分小于预设评分的情况下，基于所述改进建议对所述ip配置指令进行优化处理，得到优化后ip配置指令。

33、第二方面，本技术还提供了一种配置指令生成装置，包括：

34、信息获取模块，用于获取ip配置指令生成需求信息；

35、提示生成模块，用于基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词；

36、提示转换模块，用于对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；所述提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词；

37、指令生成模块，用于将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；所述预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到。

38、第三方面，本技术还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以下步骤：

39、获取ip配置指令生成需求信息；

40、基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词；

41、对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；所述提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词；

42、将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；所述预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到。

43、第四方面，本技术还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以下步骤：

44、获取ip配置指令生成需求信息；

45、基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词；

46、对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；所述提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词；

47、将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；所述预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到。

48、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

49、获取ip配置指令生成需求信息；

50、基于所述ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词；

51、对所述提示词进行转换处理，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；所述提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词；

52、将所述提问内容输入所述预先训练的ip配置指令生成模型，得到所述ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；所述预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到。

53、上述配置指令生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，先获取ip配置指令生成需求信息，接着基于ip配置指令生成需求信息的指令生成意图，生成对应的提示词，并对提示词进行转换处理，得到ip配置指令生成需求信息对应的提问内容；提问内容用于表征与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词，最后将提问内容输入预先训练的ip配置指令生成模型，得到ip配置指令生成需求信息对应的ip配置指令；预先训练的ip配置指令生成模型通过ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到；这样，在生成ip配置指令时，先识别出ip配置指令生成需求信息对应的指令生成意图，再基于指令生成意图生成对应的ip配置指令，有利于真正理解ip配置指令生成需求信息，使得基于意图理解所生成的ip配置指令更贴合ip配置指令生成需求信息，从而提高了ip配置指令生成准确率；而且，在基于指令生成意图生成对应的提示词之后，对提示词进行转换处理，以得到与预先训练的ip配置指令生成模型适配的目标提示词，再借助ip配置指令生成模型输出对应的ip配置指令，由于ip配置指令生成模型是基于ip配置指令生成领域的样本数据，对预训练大模型进行微调得到的，具备较强的ip配置指令生成能力，且目标提示词是与ip配置指令生成模型适配的，能够使得最终生成的ip配置指令更加准确，进一步提高了ip配置指令生成准确率，同时避免了利用静态规则匹配方式所生成的ip配置指令的准确率较低的缺陷。