基于大模型意图感知的算力网络资源智能调度方法

本发明涉及一种基于大模型意图感知的算力网络资源智能调度方法，属于算力网络资源自动配置技术领域，本发明充分利用大语言模型在意图识别方面的优势，以及智能体推理、规划等优势，并结合外部知识库扩展大语言模型的知识范围，从而提升回答准确性、减轻推理负担、增强动态更新能力，并提高对不同领域的适应性。通过与算网系统的有机结合，能够实现从用户自然语言描述到所需资源的自动化配置，简化操作流程、降低使用门槛，使更多用户能够轻松访问和使用丰富的算力资源。为降低在进行资源分配过程中无效的资源配置，提出了基于用户描述和模板的语法检查以及参数检查技术，从而提高程序的整体健壮性。