本申請涉及計算機，尤其具體地涉及獲取指標數據的方法、裝置、電子設備以及計算機程序產品。

背景技術：

1、隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，語言模型在各個領域的重要性日益增強。這些模型通過自然語言處理，使人機交互變得更加直觀和高效。用戶可以使用自然語言進行查詢和指令，系統(tǒng)能夠快速理解并響應，大幅提升工作效率。語言模型在數據分析和內容生成等方面的應用，已逐漸成為不可或缺的技術。

2、此外，隨著數據驅動決策在各行各業(yè)中的普及，指標平臺的重要性日益凸顯。通過指標平臺，企業(yè)能夠高效地提取、分析和展示關鍵業(yè)務數據。特別是在涉及復雜數據處理、匯總和對比分析的場景下，指標平臺能夠提供自動化的取數服務和多維度分析能力，大幅提升數據處理效率。

技術實現思路

1、本公開的實施例提供了一種獲取指標數據的方法、裝置、電子設備以及計算機程序產品。

2、根據本公開的第一方面，提供了一種獲取指標數據的方法。該方法包括基于來自用戶的第一查詢輸入，利用語言模型生成第二查詢輸入，第一查詢輸入以自然語言形式指示從指標平臺獲取指標數據。該方法還包括基于第二查詢輸入，從與指標平臺有關的預先配置的知識庫獲取與第二查詢輸入有關的第一指標集合、第一維度集合以及第一知識集合。該方法還包括基于第二查詢輸入、第一指標集合、第一維度集合以及第一知識集合，利用語言模型確定第二指標集合、第二維度集合以及第二知識集合。該方法還包括基于第二查詢輸入、第二指標集合、第二維度集合以及第二知識集合，利用語言模型生成用于獲取指標數據的領域特定語言（domain?specific?language，dsl）代碼。此外，該方法還包括基于dsl代碼，利用指標平臺中的取數服務獲取目標指標數據。

3、根據本公開的第二方面，提供了一種用于獲取指標數據的裝置。該裝置包括查詢輸入生成模塊，被配置為基于來自用戶的第一查詢輸入，利用語言模型生成第二查詢輸入，第一查詢輸入以自然語言形式指示從指標平臺獲取指標數據。該裝置還包括第一信息獲取模塊，被配置為基于第二查詢輸入，從與指標平臺有關的預先配置的知識庫獲取與第二查詢輸入有關的第一指標集合、第一維度集合以及第一知識集合。該裝置還包括第二信息確定模塊，被配置為基于第二查詢輸入、第一指標集合、第一維度集合以及第一知識集合，利用語言模型確定第二指標集合、第二維度集合以及第二知識集合。該裝置還包括查詢代碼生成模塊，被配置為基于第二查詢輸入、第二指標集合、第二維度集合以及第二知識集合，利用語言模型生成用于獲取指標數據的領域特定語言dsl代碼。此外，該裝置還包括目標指標獲取模塊，被配置為基于dsl代碼，利用指標平臺中的取數服務獲取目標指標數據。

4、根據本公開的第三方面，提供了一種電子設備。該電子設備包括處理器以及與處理器耦合的存儲器，存儲器具有存儲于其中的指令，指令在被處理器執(zhí)行時使電子設備執(zhí)行根據第一方面所述的方法。

5、在本公開的第四方面中，提供了一種計算機程序產品。該計算機程序產品被有形地存儲在非瞬態(tài)計算機可讀介質上并且包括計算機可執(zhí)行指令，所述計算機可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時使得計算機執(zhí)行本公開的第一方面的方法的步驟。

6、
技術實現要素：
部分是為了以簡化的形式來介紹對概念的選擇，它們在下文的具體實施方式中將被進一步描述。發(fā)明內容部分無意標識要求保護的主題的關鍵特征或主要特征，也無意限制要求保護的主題的范圍。

技術特征：

1.一種用于獲取指標數據的方法，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其中利用所述語言模型生成所述第二查詢輸入包括：

3.?根據權利要求2所述的方法，還包括：

4.?根據權利要求1所述的方法，其中獲取與所述第二查詢輸入有關的所述第一指標集合、所述第一維度集合以及所述第一知識集合包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其中利用所述語言模型確定所述第二指標集合、所述第二維度集合以及所述第二知識集合包括：

6.根據權利要求1所述的方法，其中利用所述語言模型生成用于獲取指標數據的所述dsl代碼包括：

7.?根據權利要求6所述的方法，還包括：

8.?根據權利要求1所述的方法，利用所述指標平臺中的取數服務獲取所述的目標指標數據包括：

9.一種用于獲取指標數據的裝置，包括：

10.?一種電子設備，包括：

11.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品被有形地存儲在非瞬態(tài)計算機可讀介質上并且包括計算機可執(zhí)行指令，所述計算機可執(zhí)行指令用于執(zhí)行根據權利要求1至8中的任一項所述的方法。

技術總結
本公開的實施例涉及獲取指標數據的方法、裝置、電子設備和計算機程序產品。該方法包括基于第一查詢輸入利用語言模型生成第二查詢輸入，并且基于第二查詢輸入從預先配置的知識庫獲取第一指標集合、第一維度集合以及第一知識集合。該方法還包括利用語言模型確定第二指標集合、第二維度集合以及第二知識集合，并且利用語言模型生成用于獲取指標數據的領域特定語言DSL代碼。此外，該方法還包括基于DSL代碼，利用指標平臺中的取數服務獲取目標指標數據。由此，通過本公開的實施例，提高了指標查詢的效率和準確性，顯著提升了用戶的使用體驗。

技術研發(fā)人員：趙震一,吳松晏,方林峰,許鬧,劉光裕,楊萌,火智英,李阜炳,陳淼,葉道凱
受保護的技術使用者：北京火山引擎科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19