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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司
摘要：本发明涉及基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，包括以下步骤：S1:收集电力相关的自然语言文本与相应的SQL查询对；S2:对步骤S1收集的数据进行预处理;S3：使用预训练的大型语言模型，基于训练数据集进行模型微调，结合自然语言理解和信息抽取来强化模型的泛化能力，得到电力大语言模型；S4:扩充训练数据集和测试数据集；S5：评估电力大语言模型性能；S6：采用对抗训练增强模型的鲁棒性，并使用自动调参技术优化模型参数，得到优化后的电力大语言模型；S7：将优化后的电力大语言模型打包成容器进行部署，部署后设置实时监控机制，跟踪电力系统中自然语言查询到SQL的转换效果。本发明能够更有效地处理电力系统中的自然语言查询。
主权项：1.基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:收集电力相关的自然语言文本与相应的SQL查询对，包括电力设备运行数据、用户需求问答、历史故障记录；S2:对步骤S1收集的数据进行预处理,构建训练数据集和测试数据集;S3：使用预训练的大型语言模型，基于训练数据集进行模型微调，以适应电力领域的Text2SQL任务，在微调过程中，引入多任务学习，结合自然语言理解和信息抽取来强化模型的泛化能力，得到电力大语言模型；S4:使用电力大语言模型生成自然语言和SQL查询对，并扩充训练数据集和测试数据集；S5：基于扩充后的测试数据集，测试电力大语言模型，评估电力大语言模型性能，考虑复杂SQL和简单SQL的分别评估，适应不同难度级别场合下的表现；S6：基于评估结果，基于扩充后的训练数据集，采用对抗训练增强模型的鲁棒性，并使用自动调参技术优化模型参数，得到优化后的电力大语言模型；S7：将优化后的电力大语言模型打包成容器进行部署，采用Docker实现模型发布和管理，部署后设置实时监控机制，跟踪电力系统中自然语言查询到SQL的转换效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网信通亿力科技有限责任公司 基于大语言模型赋能Text2SQL的电力数据增强分析方法
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