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龍圖騰網(wǎng)獲悉浪潮通用軟件有限公司申請的專利基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120256467B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510712657.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2453；該發(fā)明授權(quán)基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法、設(shè)備及介質(zhì)是由宋剛;鄭偉波;周祥國;丁一凡;韓嘉懿;杜宏偉;鄭偉航;呂柏成設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)查詢領(lǐng)域，方法包括：獲取多個現(xiàn)有的自然查詢語言，針對自然查詢語言通過NL2SQL模型轉(zhuǎn)換為SQL查詢語句并執(zhí)行，根據(jù)執(zhí)行結(jié)果確定結(jié)構(gòu)信息對應(yīng)的上下文信息，以及上下文信息在預(yù)先設(shè)置的多維度指標中的性能表現(xiàn)，以生成訓(xùn)練樣本；基于組相對策略優(yōu)化算法，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的獎勵函數(shù)，通過訓(xùn)練樣本對強化學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練；獎勵函數(shù)基于自然查詢語言、增強查詢語言分別對應(yīng)的上下文信息的多維度指標中的性能表現(xiàn)設(shè)置。強化學(xué)習(xí)模型與NL2SQL模型組成查詢增強框架，實現(xiàn)了自然語言查詢到SQL語句的高效精準轉(zhuǎn)換，突破了依賴海量監(jiān)督數(shù)據(jù)、跨場景適應(yīng)性差的瓶頸。

本發(fā)明授權(quán)基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于強化學(xué)習(xí)的NL2SQL模型查詢增強方法，其特征在于，包括： 確定強化學(xué)習(xí)模型，所述強化學(xué)習(xí)模型用于執(zhí)行查詢增強任務(wù)，所述查詢增強任務(wù)用于根據(jù)用戶輸入的自然查詢語言，輸出對應(yīng)的增強查詢語言； 獲取多個現(xiàn)有的自然查詢語言，針對所述自然查詢語言通過NL2SQL模型轉(zhuǎn)換為SQL查詢語句并執(zhí)行，根據(jù)執(zhí)行結(jié)果確定結(jié)構(gòu)信息對應(yīng)的上下文信息，以及所述上下文信息在預(yù)先設(shè)置的多維度指標中的性能表現(xiàn)，以生成訓(xùn)練樣本； 基于組相對策略優(yōu)化算法，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的獎勵函數(shù)，通過所述訓(xùn)練樣本對所述強化學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練；所述獎勵函數(shù)基于所述自然查詢語言、所述增強查詢語言分別對應(yīng)的上下文信息的多維度指標中的性能表現(xiàn)設(shè)置； 獲取根據(jù)自然查詢語言生成的訓(xùn)練樣本之前，所述方法還包括： 根據(jù)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)信息進行上下文信息的定義，并整合得到對應(yīng)的上下文集合； 對所述強化學(xué)習(xí)模型的查詢增強任務(wù)進行定義，設(shè)置自然查詢語言為狀態(tài)，增強查詢語言為動作； 建立端到端訓(xùn)練框架；所述端到端訓(xùn)練框架包括組相對策略優(yōu)化算法以及獎勵函數(shù)，所述組相對策略優(yōu)化算法在推理階段生成推理步驟，并在輸出階段生成增強查詢語言；所述端到端訓(xùn)練框架基于所述獎勵函數(shù)進行迭代訓(xùn)練； 建立查詢場景；所述查詢場景為多個，不同的查詢場景中的數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)信息不同，用于對所述強化學(xué)習(xí)模型進行通用性測試。

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