一种基于大语言模型的层次化工作流自动生成方法和系统

本发明公开了一种基于大语言模型LLM的层次化工作流自动生成方法，其首先通过预训练的大语言模型处理用户输入的自然语言任务描述得到结构化的任务组件；然后基于所述结构化任务组件从预构建的领域知识库中检索相关的工作流模式和最佳实践，将两者融合形成知识增强的工作流描述；接着基于所述知识增强的工作流描述，通过节点提取、类型分类、依赖解析和结构验证等步骤将其自动转换为标准化的有向无环图DAG；最后对生成的DAG进行质量评估和迭代优化，最终实现从自然语言到可执行工作流的端到端自动生成。本发明能够解决现有利用基于模板匹配的工作流生成方法严重依赖预设模板，灵活性不足，难以适应复杂多变的用户需求的技术问题。