本发明涉及业务流程设计和流程管理中流程生成，具体为一种基于llm智能生成业务流程模型、使用方法及电子设备。
背景技术：
1、对于传统的业务流转系统，都会存在大量的业务审批流程，包括审批、退回、驳回、终止、分支、判断、网关的负责的操作，这些流程操作都是复杂且专业的建模工作，都要花费大量的时间和精力，耗费大量的人力成本和时间成本，通过人工方式反复进行流程建模，反而降低了工作效率，也没有发挥出软件系统的高效性和节约成本的价性。传统流程建模方式存在以下缺陷：
2、1.复杂性和耗时：传统的业务流程建模通常需要专业人员手动操作，耗费大量时间和精力。而基于llm智能生成业务流程模型的方法能够智能化生成业务流程模型，减少了繁琐的手动操作，提高了建模效率。
3、2.专业技能门槛：传统的业务流程建模需要具备专业的建模技能和经验，对于非专业人员而言，学习曲线较陡。而llm智能生成业务流程模型的可以通过简单的自然语言描述来表达业务流程需求，无需专业技能门槛，降低了使用门槛。
4、3.主观误差：人工建模可能存在主观偏差和误解，导致生成的业务流程模型不够准确或者不完整。而一种基于llm智能生成业务流程模型的方法是基于数据驱动的，通过大规模的业务流程数据进行训练，生成的模型更加客观、准确。
5、4.需求沟通不畅：在传统的业务流程建模中，业务用户和建模人员之间存在理解上的隔阂，导致需求沟通不畅，建模结果与实际需求不符。而一种基于llm智能生成业务流程模型的方法可以通过自然语言描述，更加直观地表达业务需求，减少了沟通障碍。
6、5.灵活性和定制化：传统的业务流程建模工具通常提供固定的建模模板和流程设计规范，对于特定业务场景的定制化需求支持较弱。而一种基于llm智能生成业务流程模型的方法可以根据用户输入需求生成定制化的业务流程模型，提供了更灵活、更定制化的建模支持。
7、综上所述，本技术利用llm模型进行业务流程模型训练，并结合用户界面化的输入框，通过智能化、简化和定制化等方式，有效地解决了传统业务流程建模中的复杂性、专业门槛、主观误差、沟通障碍以及灵活性不足等痛点，能够实现快速生成和定制化业务流程模型的目标。该方法有助于减少开发时间和成本，并提高业务流程管理的效率和灵活性。
技术实现思路
1、本发明的目的是提出一种基于llm智能生成业务流程模型的方法、装置及电子设备，实现提高企业的工作效率、减少人力成本和时间成本。
2、为实现上述目的，本发明提出了一种基于llm智能生成业务流程模型、使用方法及电子设备，包括：
3、一种基于llm智能生成业务流程模型，包括：
4、数据收集：收集大规模的业务流程数据，包括流程描述、节点信息、操作步骤；
5、数据预处理：对收集到的业务流程数据进行预处理，包括数据清洗、去除重复数据，检查数据集中是否存在重复的流程描述或节点信息，如果有重复的数据将其删除；
6、构建llm训练集：通过将业务流程数据转换为文本形式，构建llm的训练集；
7、llm模型训练：使用预处理后的训练集来训练llm模型，llm模型基于预训练的语言模型，使用循环神经网络rnn模型结构进行训练，通过最大化训练数据中的词序列的联合概率来得到最优的模型参数；
8、流程关键字提取：在训练好的llm模型上，通过输入业务流程关键字，如节点名称、关键操作，从模型中获取与关键字相关联的上下文信息；
9、相似流程检索：根据提取到的关键字，利用llm模型检索与之相关的训练样本或流程模型，使用基于余弦相似度等方法来计算流程之间的相似度；
10、流程模型训练与优化：根据检索到的相似流程样本或模型，进行流程模型的训练和优化，使用知识表示方法，如图结构、有向无环图dag来表示流程模型；
11、模型评估与迭代：对训练得到的流程模型进行评估，进行模型的迭代和优化。
12、还包括：
13、需求输入模块：提供用户输入需求的界面，如对话框、输入框；
14、数据预处理模块：通过文本清洗、分词、词性标注，对收集到的业务流程描述信息进行预处理；
15、llm模型构建模块：使用预处理后的数据构建llm模型；
16、llm模型训练模块：使用构建好的llm模型对准备好的业务流程数据进行训练，训练过程中，模型将学习到业务流程的语义和结构；
17、关键字检索与模型数据获取模块：根据用户输入流程需求描述后，llm模型根据关键词检索相关的业务流程数据；
18、流程模型生成模块：根据获取到的模型数据，llm模型生成业务流程模型，根据模型的需求进行流程图的生成、步骤顺序的确定；
19、返回模型数据和初始化模块：将生成的流程模型数据返回到业务系统，并在业务数据库中进行流程模型的初始化。
20、基于llm智能生成业务流程模型的使用方法，包括如下步骤：
21、在至少一个业务系统的业务单据审批流程中准备业务流程数据组；
22、启动业务系统的核心流程；基于流程规则建立智能训练模型；
23、通过llm智能生成业务流程模型装置提供的需求输入模块，用户输入流程模型需求；
24、基于数据预处理，对输入需求完成关键字检索与模型数据获取；
25、所述基于llm智能生成业务流程模型完成模型数据组装适配，响应返回到业务流程，初始化流程模型；
26、在业务系统中通过系统界面、数据库的方式显示智能生成的业务流程模型。
27、在训练好的llm模型上，通过输入业务流程关键字；根据提取到的关键字，利用llm模型检索与之相关的训练样本或流程模型，使用基于余弦相似度等方法来计算流程之间的相似度，根据获取到的模型数据，llm模型生成业务流程模型，根据模型的需求进行流程图的生成、步骤顺序的确定等，将生成的流程模型数据返回到业务系统，并在业务数据库中进行流程模型的初始化。
28、一种电子设备，包括基于llm智能生成业务流程模型、存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述使用方法的步骤。
29、本发明具有以下有益效果：
30、 1.提高效率：自动化生成业务流程模型可以大大提高建模过程的效率，减少人工干预和重复工作，节省时间和成本。
31、2.降低成本：减少了专业人员参与的需求，降低了业务流程建模的实施成本。
32、3.提高准确性：基于llm的方法能够通过大规模数据训练生成业务流程模型，从而提高模型的准确性和质量，避免人为主观偏差导致的错误。
33、4.促进创新：该方法能够释放人员精力，让专业人员更多地专注于业务流程优化和创新，推动业务流程管理的进步。
34、5.提升用户体验：用户可以通过简单的自然语言描述来生成业务流程模型，无需专业技能门槛，更加直观和易用，提升了用户体验。
35、6.定制化支持：生成的业务流程模型可以根据用户特定需求进行定制修改，满足不同业务场景和需求变化，提供了更灵活、更定制化的建模支持。
36、7.快速响应：基于llm的方法能够快速生成业务流程模型，使企业更快地响应市场变化和业务需求，提升竞争力。
37、综上所述，基于llm智能生成业务流程模型的方法能够带来效率提升、成本降低、准确性提高、创新促进、用户体验优化、定制化支持和快速响应等一系列有益效果，对企业的业务流程管理和优化具有重要意义。
1.一种基于llm智能生成业务流程模型，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的基于llm智能生成业务流程模型，其特征在于还包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于llm智能生成业务流程模型的使用方法，其特征在于包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于llm智能生成业务流程模型的使用方法，其特征在于，在训练好的llm模型上，通过输入业务流程关键字；根据提取到的关键字，利用llm模型检索与之相关的训练样本或流程模型，使用基于余弦相似度等方法来计算流程之间的相似度，根据获取到的模型数据，llm模型生成业务流程模型，根据模型的需求进行流程图的生成、步骤顺序的确定等，将生成的流程模型数据返回到业务系统，并在业务数据库中进行流程模型的初始化。
5.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求1或2所述的基于llm智能生成业务流程模型、存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述使用方法的步骤。
