本發(fā)明涉及計算機系統(tǒng)控制領(lǐng)域，特別涉及計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來，大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著進展，為人機交互帶來了新的可能。然而，在計算機控制臺操作方面，用戶仍然需要掌握大量專業(yè)命令和參數(shù)，這對非專業(yè)用戶造成了較大障礙。雖然已有一些命令行輔助工具，但普遍存在以下問題：無法準確理解用戶的復(fù)雜意圖，特別是涉及多步驟操作時；缺乏對系統(tǒng)當前狀態(tài)的感知，導(dǎo)致生成的指令可能不適用；對危險操作缺乏有效的風險評估和防護機制。

2、因此，如何能夠準確理解用戶意圖、感知系統(tǒng)狀態(tài)、評估操作風險，且可以讓用戶高效率交互的智能控制臺指令是目前亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，能夠準確理解用戶意圖，顯著提升非專業(yè)用戶的控制臺操作效率，同時保障操作安全，減少操作錯誤，提高工作效率。其具體方案如下：

2、第一方面，本申請公開了一種計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，包括：

3、收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息；所述用戶信息包括用戶權(quán)限以及用戶歷史操作；

4、接收用戶輸入的自然語言，基于所述用戶信息和意圖理解模型確定所述自然語言對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化意圖，根據(jù)所述當前系統(tǒng)狀態(tài)以及指令生成模型生成所述結(jié)構(gòu)化意圖對應(yīng)的各控制臺指令；

5、利用風險評估模型對各所述控制臺指令進行多維度風險評估，根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示；所述多維度風險評估包括影響范圍評估、數(shù)據(jù)安全評估以及系統(tǒng)穩(wěn)定性評估；

6、分步執(zhí)行所述控制臺指令，根據(jù)所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作。

7、可選的，所述收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息之前，還包括：

8、基于transformer編碼器架構(gòu)構(gòu)建初始意圖理解模型；

9、利用transformer解碼器架構(gòu)、指令生成模板約束層以及語法約束層構(gòu)建初始指令生成模型；

10、基于多層感知機架構(gòu)構(gòu)建初始風險評估模型。

11、可選的，所述收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息之前，還包括：

12、利用預(yù)先確定的自然語言和結(jié)構(gòu)化意圖之間的映射關(guān)系以及最小化意圖分類的交叉熵損失的目標對所述初始意圖理解模型進行訓練，以生成所述意圖理解模型；

13、通過預(yù)設(shè)規(guī)模命令行語料對所述初始指令生成模型進行自回歸訓練，并利用預(yù)先標注的數(shù)據(jù)樣本以及指令語法規(guī)則對所述初始指令生成模型進行訓練，以生成所述指令生成模型；

14、通過監(jiān)督學習方法以及預(yù)先標注的風險評級對所述初始風險評估模型進行訓練，以生成所述風險評估模型。

15、可選的，對初始模型進行訓練之前，還包括：

16、收集包括運維日志、開源項目文檔和教程以及專家知識庫的原始數(shù)據(jù)；所述運維日志包括操作指令、指令執(zhí)行結(jié)果和系統(tǒng)狀態(tài)的變更記錄；所述專家知識庫包括操作場景以及對應(yīng)的解決方案；

17、對所述原始數(shù)據(jù)中各命令行操作記錄的意圖、操作類型、操作對象以及操作參數(shù)進行標注，以建立所述自然語言和結(jié)構(gòu)化意圖之間的映射關(guān)系；

18、對所述原始數(shù)據(jù)中各操作的風險等級、影響范圍、執(zhí)行后果以及防護措施進行標注，以獲取預(yù)先標注的風險評級。

19、可選的，所述根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示，包括：

20、若所述風險評估結(jié)果為所述控制臺指令滿足預(yù)設(shè)高風險條件，則進行風險提示，并在接收到所述用戶的確認信息后執(zhí)行所述分步執(zhí)行所述控制臺指令的步驟；

21、若所述風險評估結(jié)果為所述控制臺指令滿足預(yù)設(shè)低風險條件，則不進行風險提示，直接執(zhí)行所述分步執(zhí)行所述控制臺指令的步驟。

22、可選的，所述根據(jù)所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作，包括：

23、若所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)為執(zhí)行成功，則更新當前系統(tǒng)狀態(tài)；

24、若所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)為執(zhí)行失敗，則顯示執(zhí)行失敗對應(yīng)的錯誤信息。

25、可選的，所述分步執(zhí)行所述控制臺指令的過程中，還包括：

26、在執(zhí)行所述控制臺指令對應(yīng)的各子控制臺指令前進行用戶確認，根據(jù)用戶的確認信息執(zhí)行各所述子控制臺指令，并在存在指令修改需求時，接收所述用戶的修改指令，執(zhí)行所述修改指令。

27、第二方面，本申請公開了一種計算機控制臺指令生成與執(zhí)行系統(tǒng)，包括：

28、收集模塊，用于收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息；所述用戶信息包括用戶權(quán)限以及用戶歷史操作；

29、指令生成模塊，用于接收用戶輸入的自然語言，基于所述用戶信息和意圖理解模型確定所述自然語言對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化意圖，根據(jù)所述當前系統(tǒng)狀態(tài)以及指令生成模型生成所述結(jié)構(gòu)化意圖對應(yīng)的各控制臺指令；

30、判斷模塊，用于利用風險評估模型對各所述控制臺指令進行多維度風險評估，根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示；所述多維度風險評估包括影響范圍評估、數(shù)據(jù)安全評估以及系統(tǒng)穩(wěn)定性評估；

31、指令執(zhí)行模塊，用于分步執(zhí)行所述控制臺指令，根據(jù)所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作。

32、第三方面，本申請公開了一種電子設(shè)備，包括：

33、存儲器，用于保存計算機程序；

34、處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)如前述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法。

35、第四方面，本申請公開了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，用于保存計算機程序；其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法。

36、綜上所述，本申請在生成并執(zhí)行計算機控制臺指令時，首先收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息；所述用戶信息包括用戶權(quán)限以及用戶歷史操作；接收用戶輸入的自然語言，基于所述用戶信息和意圖理解模型確定所述自然語言對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化意圖，根據(jù)所述當前系統(tǒng)狀態(tài)以及指令生成模型生成所述結(jié)構(gòu)化意圖對應(yīng)的各控制臺指令；利用風險評估模型對各所述控制臺指令進行多維度風險評估，根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示；所述多維度風險評估包括影響范圍評估、數(shù)據(jù)安全評估以及系統(tǒng)穩(wěn)定性評估；最后分步執(zhí)行所述控制臺指令，根據(jù)所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作?？梢?，本申請首先收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息，然后利用訓練好的大語言模型，將用戶的自然語言輸入轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的操作意圖。根據(jù)當前系統(tǒng)狀態(tài)和操作意圖生成符合語法規(guī)范的控制臺指令，并進行約束過濾。然后對生成的指令進行多維度風險評估，最后分步執(zhí)行控制臺指令。這樣一來，本申請可以顯著提升非專業(yè)用戶的控制臺操作效率，同時保障操作安全。同時能夠幫助用戶更快速、更安全地完成控制臺操作，減少操作錯誤，提高工作效率。

技術(shù)特征：

1.一種計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，所述收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息之前，還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，所述收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息之前，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，對初始模型進行訓練之前，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，所述根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，所述根據(jù)所述控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法，其特征在于，所述分步執(zhí)行所述控制臺指令的過程中，還包括：

8.一種計算機控制臺指令生成與執(zhí)行系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，用于保存計算機程序；其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了計算機控制臺指令生成與執(zhí)行方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計算機系統(tǒng)控制領(lǐng)域，包括：收集當前系統(tǒng)狀態(tài)以及用戶信息；用戶信息包括用戶權(quán)限以及用戶歷史操作；接收用戶輸入的自然語言，基于用戶信息和意圖理解模型確定自然語言對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化意圖，根據(jù)當前系統(tǒng)狀態(tài)以及指令生成模型生成結(jié)構(gòu)化意圖對應(yīng)的各控制臺指令；利用風險評估模型對各控制臺指令進行多維度風險評估，根據(jù)相應(yīng)的風險評估結(jié)果判斷是否進行風險提示；多維度風險評估包括影響范圍評估、數(shù)據(jù)安全評估以及系統(tǒng)穩(wěn)定性評估；分步執(zhí)行控制臺指令，根據(jù)控制臺指令的執(zhí)行狀態(tài)進行相應(yīng)的操作。由此，本申請?zhí)岣吡朔菍I(yè)用戶的控制臺操作效率并保障操作安全。

技術(shù)研發(fā)人員：張吉臣,段強,姜凱,魏子重
受保護的技術(shù)使用者：山東浪潮科學研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8