一种基于大语言模型的业务数据处理方法
摘要文本
本发明公开了一种基于大语言模型的业务数据处理方法，具体包括以下步骤：S1、依据部门工作项目模块化制定子系统；S2、制定文件子集分类表；本发明涉及电数字数据处理技术领域。该基于大语言模型的业务数据处理方法，通过对企业内不同部门、不同人员多种多样的业务数据文件进行统一整合，并制定统一的规则，建立子集分类表进行有序的分类，在上传数据时可进行识别分类并标记，进而在主系统处理数据时，可快速的找到应该处理的方向，如分类储存记录或发送至其他子系统，节省了员工操作的难度，也降低了错误率，同时识别处理并生成日志表，配合提醒机制，有效的避免了重复操作问题，提高了工作效率，同时也方便追溯，便于管理业务数据。 （更多数据，详见马克数据网）
申请人信息
- 申请人:绵阳师范学院
- 申请人地址:621006 四川省绵阳市高新区绵兴西路166号
- 发明人: 绵阳师范学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于大语言模型的业务数据处理方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410170293.1 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117709909A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06Q10/10 |
| 权利人 | 绵阳师范学院 |
| 发明人 | 黄余; 武文斌; 孙利民; 佘明洪 |
| 地址 | 四川省绵阳市游仙区仙人路一段30号 |
专利主权项内容
1.一种基于大语言模型的业务数据处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、依据部门工作项目模块化制定子系统；S2、制定文件子集分类表：先将文件数据创建子集，其公式表示为：S={x|x∈A, P(x)}；其中，S表示创建的子集，A表示原始数据集，P(x)表示用来分类的条件或规则，分类的条件或规则由人为参与设定，其表示S是由A中满足条件P(x)的元素x组成的子集；然后依据子集建立文件子集分类表，对新的文件名进行处理和分类识别，设一级分类为A，包含大小两类类别，分别为A1和A2；二级分类为B，包含大小两类类别，分别为B1和B2，则分类表的公式可以表示为：A={A1，A2}，B={B1，B2}；其中，A1和A2为A的子类别编号，B1和B2为B的子类别编号，且A1、A2、B1和B2类别下进一步划分n个编号指代具体关键词；S3、子系统向主系统上传企业数据前，进行关键词标记；S4、主系统的数据经过数据管理单元进行识别分类和处理，同时针对初次上传的文件，遍历所有子系统查找相似文件，对存在相似文件的子系统发出提醒，以消除重复工作；S5、数据识别结合数据标记与覆盖策略识别与处理数据，同时配合用户交互深度参与处理过程；S6、主数据库文件在达到设定时间后未访问，则表示项目结束，自动删除所有相关联的子系统数据库数据，并将主数据库对应的数据转移至完结库中；S7、使用CSS和HTML将大语言交互模块浮动式加载于系统操作界面，查找数据时通过大语言交互模块询问，大语言交互模块反馈对应数据。