本技术涉及计算机，更具体地说，涉及一种融合大语言模型的指标波动归因分析方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、随着企业的不断发展，为了更好的实现企业的持续增长，企业通过构建相应的多个业务指标，以将与企业相关的业务活动中的关键信息以规范的方式进行汇总；随着业务指标的增多，为了避免影响企业的正常运营，实时关注业务指标异动逐渐称为企业日常运营关注的重点。
2、目前一般是直接通过指标维度下钻归因、指标拓扑层归因、指标血缘归因等等等方式进行业务指标异动的归因分析。但是由于规划、交互、逻辑差异等客观问题，导致不同归因分析工具的入口需要分散在不同的子系统中，即需要运营人员熟悉产品矩阵才能准确的将对应的归因分析工具部署至对应的子系统中；并且，在使用归因分析工具之前需要预先进行相应的查询配置，由于每个归因分析工具的查询配置方式不同，同样需要运营人员对各个归因具备一定的了解，需要运营人员花费大量的时间完成各个归因分析工具的查询配置；在通过归因分析工具得到对应的分析结果之后，还需要运营人员将各个不同归因分析工具得到的分析结果进行综合分析，才能确定最终的归因结论。由此可见，现有的业务指标异动的归因分析方法不仅使用门槛高且效率低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术提供一种融合大语言模型的指标波动归因分析方法、系统、电子设备及存储介质，以降低用户的使用门槛和提高指标的归因分析效率为目的。
2、本技术第一方面提供一种融合大语言模型的指标波动归因分析方法，所述方法包括：
3、根据用户发送的用户提问确定对应的待归因指标，并获取预先设置的第一文本模板和所述待归因指标对应的归因维度元数据；
4、根据所述用户提问、所述第一文本模板和所述待归因指标的归因维度元数据，生成语义分析请求；
5、通过大语言模型对所述语义分析请求进行处理，得到dsl对象，并根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求；
6、根据所述用户提问确定至少一个目标归因分析工具，并将所述归因分析请求映射至每个所述目标归因分析工具上；
7、通过每个所述目标归因分析根据所述归因分析请求进行归因分析，得到至少一个归因分析结果；
8、根据预先设置的第二文本模板、所述用户提问和至少一个所述归因分析结果生成结果总结请求，并通过所述大语言模型根据所述结果总结请求输出所述待归因指标的归因结果总结。
9、可选的，所述根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求之前，所述方法还包括：
10、利用预先设置的特定业务规则对所述dsl对象进行校验；其中，所述特定业务规则包括dsl定义信息和预设必填参数及其维度枚举值；
11、若所述dsl对象校验通过，执行根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求这一步骤。
12、可选的，根据所述用户提问确定至少一个目标归因分析工具，并将所述归因分析请求映射至所述目标归因分析工具上，包括：
13、根据所述用户提问确定所述用户的用户意图；
14、判断所述用户意图是否为空；
15、若所述用户意图不为空，根据所述用户意图中指示的意图枚举及其指标名称，从预先设置的各个归因分析工具中确定出至少一个目标归因分析工具；
16、将所述归因分析请求路由至所述目标归因分析工具。
17、可选的，所述方法还包括：
18、若所述用户意图为空，将预先设置的每个归因分析工具确定为目标归因分析工具。
19、可选的，所述归因分析请求至少包括待归因指标的维度筛选条件、待归因指标的当前时间区间和同期时间区间，所述；
20、所述通过每个所述目标归因分析工具根据所述归因分析请求进行归因分析，得到相应的归因分析结果，包括：
21、根据所述待归因指标的维度筛选条件、待归因指标的当前时间区间和同期时间区间，所述待归因指标对应的归因指标数据；
22、根据每个所述目标归因分析工具的筛选条件，从所述归因指标数据中筛选出满足每个所述目标归因分析工具的目标归因指标数据；
23、通过每个所述目标归因分析工具根据对应的目标归因指标数据进行归因分析，得到归因分析结果。
24、可选的，所述目标归因分析工具的筛选条件包括所述目标归因分析工具对应的指标波动信息、维度影响系数和维度项波动贡献率；
25、所述从所述归因指标数据中筛选出满足每个所述目标归因分析工具的目标归因指标数据，包括：
26、针对每个所述目标归因分析工具，获取所述目标归因分析工具对应的指标波动信息、维度影响系数和维度项波动贡献率；
27、根据每个所述目标归因分析工具对应的指标波动信息、维度影响系数和维度项波动贡献率，从所述归因指标数据中获取满足每个所述目标归因分析工具的目标归因指标数据。
28、本技术第二方面提供一种融合大语言模型的指标波动归因分析系统，所述系统包括：
29、用户提问接收单元，用于根据用户发送的用户提问确定对应的待归因指标，并获取预先设置的第一文本模板和所述待归因指标对应的归因维度元数据；
30、语义分析单元，用于根据所述用户提问、所述第一文本模板和所述待归因指标的归因维度元数据，生成语义分析请求；通过大语言模型对所述语义分析请求进行处理，得到dsl对象；根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求；根据所述用户提问确定至少一个目标归因分析工具，并将所述归因分析请求映射至每个所述目标归因分析工具上；
31、归因分析单元，用于通过每个所述目标归因分析根据所述归因分析请求进行归因分析，得到至少一个归因分析结果；
32、归因结果总结单元，用于根据预先设置的第二文本模板、所述用户提问和至少一个所述归因分析结果生成结果总结请求，并通过所述大语言模型根据所述结果总结请求输出所述待归因指标的归因结果总结。
33、可选的，所述语义分析单元还用于：
34、利用预先设置的特定业务规则对所述dsl对象进行校验；其中，所述特定业务规则包括dsl定义信息和预设必填参数及其维度枚举值；若所述dsl对象校验通过，执行根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求这一步骤。
35、本技术第三方面提供一种电子设备，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如本技术第一方面提供的融合大语言模型的指标波动归因分析方法。
36、本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如本技术第一方面提供的融合大语言模型的指标波动归因分析方法。
37、本技术提供一种融合大语言模型的指标波动归因分析方法、系统、电子设备及存储介质，接收到用户发送的用户提问时，可以根据用户提问确定需要进行归因分析的待归因指标，同时获取预先设置的第一文本和待归因指标对应的归因维度元数据，并根据用户提问、第一文本模板和待归因指标的归因维度元数据生成满足大语言模型输入的语义分析请求，以便利用大语言模型的信息抽取能力根据输入的语义分析请求生成下游归因分析工具可使用的dsl对象，无需运营人员花费大量的时间完成各个归因分析工具的查询配置，从而降低使用归因分析工具的门槛；将dsl对象封装成归因分析请求，并根据用户提问确定至少一个目标归因分析工具，以实现根据用户的需求选择对应的归因分析工具，实现指标波动归因分析不同场景的入口整合，将该归因分析请求映射至确定的至少一个目标归因分析工具上，使目标归因分析工具根据映射的归因分析请求进行归因分析，得到至少一个归因分析结果，最后利用大语言模型的逻辑推理能力结合根据各个目标归因分析工具得到的归因分析结果、用户提问和预先设置的第二文本模板生成的结果总结请求，进行进一步的启发性分析，输出待归因指标的归因结果总结，即结合大语言模型的总结和文本生成能力，对得到的各个归因分析结果进行最终总结，无需运营人员对各个不同归因分析工具得到的结果进行综合分析，不仅能够提高归因分析的效率还能够降低对运营人员的依赖和提高归因分析的准确性。
1.一种融合大语言模型的指标波动归因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述dsl对象生成相应的归因分析请求之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户提问确定至少一个目标归因分析工具，并将所述归因分析请求映射至所述目标归因分析工具上，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述归因分析请求至少包括待归因指标的维度筛选条件、待归因指标的当前时间区间和同期时间区间，所述；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标归因分析工具的筛选条件包括所述目标归因分析工具对应的指标波动信息、维度影响系数和维度项波动贡献率；
7.一种融合大语言模型的指标波动归因分析系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述语义分析单元还用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如权利要求1-6任一项所述的融合大语言模型的指标波动归因分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1-6任一项所述的融合大语言模型的指标波动归因分析方法。
