一种基于大语言模型的智能生产调度与异常管理方法

本申请提供了一种基于大语言模型的智能生产调度与异常管理方法，涉及人工智能技术领域，包括：通过语义解析器将用户请求转化为结构化数据，并结合上下文补全模糊的信息；采用基于注意力的关系图神经网络对生产数据进行建模，结合检索增强生成框架检索相关上下文信息；根据用户反馈和生产环境变化，实时调整调度策略；结合所述结构化数据和所述调度策略，使用大语言模型以生成调度指令。通过动态知识库构建、层次记忆机制设计、基于注意力的关系图神经网络建模和大语言模型的语义理解能力，显著提升了生产调度系统的智能化水平、逻辑性和适应性。