CN114063868A - 一种ai拖拽建模系统、方法、计算机设备及应用 - Google Patents

Abstract

本发明属于数据处理技术领域，公开了一种AI拖拽建模系统、方法、计算机设备及应用，根据用户权限不同，在界面显示不同的算子,将静态菜单修改为动态菜单，并在菜单中增加搜索功能查找所需算子；对于不同算子节点限制不同的输入输出个数，并限制算子间的连线；对于自定义实现的算子，增加对算子的配置界面，将配置的参数均记录在整个流程图的json数据中。本发明提供了查看结果的功能，用户可以清晰的看到每一个算子的输入输出，以及数据在训练流程中的状态，如果出错也能在结果报告中看到报错信息，这大大提高了用户对整个训练流程的了解，有利于提高用户的开发效率。

Description

一种AI拖拽建模系统、方法、计算机设备及应用

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种AI拖拽建模系统、方法、计算机设备及应用。

背景技术

目前，由于近年来电信业务发展加速，包括一号双终端、voLTE、携号转网等业务的推广，外部接口平台和功能不断增加，业务功能指令涉及多网元之间交互，且对指令开通顺序有严格要求。单纯依赖原有指令生成方法，会导致开通流程和指令翻译服务日趋复杂，不便于后期开发和维护。

为解决上述问题，现有技术一CN202011127418.0公开了一种流程管理的子指令处理方法、系统、存储介质及电子设备，涉及计算机业务运营支撑系统领域。该方法包括：步骤1、实时对工作流程管理中的指令表进行监控；步骤2、当所述指令表中的指令的状态为待发送时，将所述指令的指令序列输入至所述工作流程管理中的子指令服务平台；步骤3、根据所述指令序列生成子指令的实例信息；步骤4、实时监控所述实例信息，并对状态为待处理的实例信息进行处理，将处理结果更新至所述指令表中。

再者，随着信息社会的发展，计算机和移动设备已经成为人们生活中必不可少的一部分，用户可以通过计算机或移动设备进行浏览网页、聊天、编辑文本等各种操作。

在计算机或移动设备上进行拖拽操作是一种常见的人机交互方式，浏览器网页中、word文本中、txt文本中，聊天工具的对话框中、桌面上等都可以进行拖拽操作。所谓的拖拽操作是在用户选中一个对象(如文字)后，在选中的对象上按住鼠标左键拖动鼠标移动一定距离的用户操作，当然也可以是除了鼠标之外的其他操控装置，例如，通过触控笔点中被选中的对象并移动触控笔一定距离的用户操作。举例而言，当用户在文本文档选中一个或多个文字时，通过在选中的文字上按住鼠标左键拖动鼠标移动一段距离，以使选中的文字被拖拽移动到目标位置。

现有技术中，在用户进行拖拽操作时，由于用户操作过快或拖拽对象太小等原因，很可能造成用户操作失误，使得用户拖拽了错误的对象而不是用户原本期望拖拽的目标对象，但用户并不能及时发现其拖拽的对象错误，因此，用户体验较差。

为解决上述问题，现有技术二CN201310507892.X公开了一种拖拽处理方法、装置和终端设备，涉及计算机技术领域，为使用户及时确认其拖拽的对象是否正确而发明。本发明提供的拖拽处理方法包括以下步骤：确定用户是否进行拖拽操作；如果确定用户进行拖拽操作，获取所述拖拽操作的拖拽对象对应的拖拽提示信息；显示所述获取的拖拽提示信息，并根据所述拖拽操作的移动轨迹移动所述拖拽提示信息，以使用户在进行所述拖拽操作的过程中能够查看到所述拖拽提示信息。

还有，在现有技术中，建模每个过程都考验建模者的专业知识与对建模平台的熟悉程度，并且随着模型的数量增长，建模者要找到合理模型的精力将随着增加，费时、费力、效率低、准确性低。

现有技术三CN201310377171.1公开了一种资源环境模型组合建模的自动语义识别与推荐方法，包括：模型组件以webservice服务形式发布并注册，通过serverlight技术开发的网络客户端平台，用户可以使用图形化的工作界面来实现拖拽建模；用户从模型图形化方法库中选择一个模块拖拽至建模工作台，作为模型建设的第一个节点，自动推荐可行的下一个模型模块的列表供用户选择；用户从步骤二的模型列表中选择模块加入当前节点，并成为新的节点，根据用户的选择和已有知识库经验自动调整规则推荐新的模型列表，重复这一过程直至组合建模完成。

为解决上述问题，现有技术一CN202011127418.0公开了一种流程管理的子指令处理方法、系统、存储介质及电子设备，涉及计算机业务运营支撑系统领域。该方法包括：步骤1、实时对工作流程管理中的指令表进行监控；步骤2、当所述指令表中的指令的状态为待发送时，将所述指令的指令序列输入至所述工作流程管理中的子指令服务平台；步骤3、根据所述指令序列生成子指令的实例信息；步骤4、实时监控所述实例信息，并对状态为待处理的实例信息进行处理，将处理结果更新至所述指令表中。

现有技术可以往AI开发平台的稀少来靠，当前AI开发都是自己通过pytorch、tf等框架，用户手写代码实现训练流程，本发明提供了拖拽加配置的方法，让用户很轻松的就能完成一个AI开发流程。本发明采取的拖拽框架，只是单纯的流程图框架，通过修改将它变成了一个AI开发流程框架。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术中，电子流程管理系统Easy-flow无法动态加载算子菜单，并且没有实现节点输入输出个数、连线的限制关系，也没有具体功能的算子和算子的配置界面，在UI上图标字体都太小，也没有实时显示算子的状态，对于流程的结果也没有显示的界面。使得AI的开发不方便，实用性受限。

(2)现有技术中，不能根据用户权限不同，显示不同的算子，而且现有技术不能方便的在大量算子时查找所需算子，使得用户学习成本增加。

(3)现有技术中，在可视化显示上，不能为用户提供清晰的看到每一个算子的输入输出，以及数据在训练流程中的状态，使得用户的开发效率较低。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种AI拖拽建模系统、方法、计算机设备及应用。

本发明是这样实现的，一种AI拖拽建模方法，包括：

根据用户权限不同，在界面显示不同的算子,将静态菜单修改为动态菜单，并在菜单中增加搜索功能查找所需算子；

对于不同算子节点限制不同的输入输出个数，并限制算子间的连线；

对于自定义实现的算子，增加对算子的配置界面，将配置的参数均记录在整个流程图的json数据中。

进一步，所述AI拖拽建模方法进一步包括：

将算子的图标和字体大小进行调整，实时提现算子的状态，所述算子的状态包括：编辑、警告、报错、成功。

进一步，所述AI拖拽建模方法具体包括：

步骤一，对easy-flow的动态菜单修改；

步骤二，进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

步骤三，提现算子的状态；

步骤四，结果展示，对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

进一步，所述步骤一具体包括：对静态菜单的修改采用将菜单存进数据库，每次根据用户权限动态取出菜单，添加搜索框，根据搜索的算子名字模糊匹配算子组成菜单返回；

所述步骤二中定义的特有AI算子包括：数据集、数据预处理、特征工程、机器学习、评估、用户自定义算子；

进行AI算子间的限制关系包括：

(1)算子节点的限制，在连线时判断节点的类型，遍历记录的边的树，计算出输入输出的数量进行逻辑限制；

(2)算子配置界面，每个算子写一个子组件，每次监听当前点击算子的类型，控制算子配置界面的显示与隐藏，在子组件中实现所需控件，当子组件中有数据变化时，将数据传给父组件进行保存。

进一步，所述步骤三提现算子的状态包括：

配置自定义的图标，将图标和文字大小调整，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，实现不同状态显示不同。

进一步，所述步骤四对流程的结果显示包括：将后端返回的节点信息进行和节点匹配，按照不同类型节点不同格式的逻辑，拼接出流程信息报告进行展示。

本发明的另一目的在于提供一种AI拖拽建模系统包括：

动态菜单修改模块，用于对easy-flow的动态菜单修改；

算子定义及限制关系获取模块，用于进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

算子状态调整及提现模块，用于配置自定义的图标，将图标和文字大小调整，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，实现不同状态显示不同提现；

显示模块，用于对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述AI拖拽建模方法。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述AI拖拽建模方法。

本发明的另一目的在于提供一种所述AI拖拽建模方法在金融、交通、医学、建筑设计领域数据信息程序开发上的应用。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：

本发明根据用户权限不同，显示不同算子，可以为用户过滤他不需要使用的算子，减少用户学习成本，将静态菜单修改为动态菜单，,便于后续权限控制和搜索功能的实现，大大增加了平台的可拓展性，提供搜索算子功能，避免了未来大量算子时用户的查找成本上升，未来平台算子增多是可以预见的情况。对于不同算子节点的连接限制，可以减少用户的错误操作，加强系统的稳定性，而且通过开发人员增加的限制，也降低了用户的学习成本。增加算子的配置界面，可以给用户提供资源以及流程内参数的设置入口，增加了整个训练流程的灵活性。

本发明实现的动态菜单效果，可以根据用户权限不同，显示不同的算子，增加的搜索功能也能方便的在大量算子时查找所需算子，动态菜单对于自定义算子也提供了可行性。自研的AI算子涵盖数据集、数据预处理、特征工程、机器学习、评估、用户自定义算子六大类，相对于传统AI开发大量书写整个流程代码，本专利只需要拖动算子、配置参数就可以完成整个训练建模流程，大大便利了AI的开发。在自研算子间添加了合理的连线和输入输出限制，减少用户学习成本，用户可以通过提示了解算子是否可以相连而不需要提前了解每一个算子是否适合引入流程，同时也减少了错误流程图的场景。本发明提供了查看结果的功能，用户可以清晰的看到每一个算子的输入输出，以及数据在训练流程中的状态，如果出错也能在结果报告中看到报错信息，这大大提高了用户对整个训练流程的了解，有利于提高用户的开发效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的AI拖拽建模方法流程图。

图2是本发明实施例提供的AI拖拽建模系统示意图。

图中：1、动态菜单修改模块；2、算子定义及限制关系获取模块；3、算子状态调整及提现模块；4、显示模块。

图3是本发明实施例进行具体的实验验证的界面图。

图4是本发明实施例进行具体的实验验证的运行图。

图5是本发明实施例进行具体的实验验证的查看结果的图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例解决了目前现有技术的问题及缺陷的难度为：

问题一，限制需要修改底层依赖插件jsplumb的源码，并且同时需要修改easyflow新建算子逻辑里的限制部分，难度较大。问题二，需要增加数据库，难度较小。问题三，需要引入websocket来实时发消息通知状态信息，难度中等。

意义：问题一，动态加载算子菜单方便了权限控制的实现，也符合当前主流应用软件的设计，算子之间增加的逻辑限制，可以减少用户的错误操作，加强系统的稳定性，而且通过开发人员增加的限制，也降低了用户的学习成本。问题二，引入权限和搜索，可以让用户快速找到所需算子，在未来增加大量算子时，也能避免用户找不到算子的情况发生，提高了平台的可拓展性。问题三，对于AI开发人员来说，实时看到训练状态和信息是很友好的，并且可以让用户及时根据训练中遇见的问题作出调整，提高开发效率。

本发明实施例在easy-flow框架的基础上，通过数据库的引入，将菜单数据存入数据库，实现了动态算子菜单的功能，在此基础上添加了搜索算子的功能，方便用户操作。通过对easy-flow引入的第三方包jsplumb的底层代码修改，增加了算子之间的连接限制，例如用户数据算子只能有一个输出点，不能有输入点。同时也限制了某些算子只能与特定算子相连，例如二分类评估算子只能与二分类算法算子相连。我们还引入了websocket，通过mq订阅实时接收算子运行信息，更新算子的状态，并且增加了查看训练结果的功能，提供了结果报告。在UI上，我们增加了成功、失败、编辑、运行中、警告五种状态，修改了文字和图标的大小，增加了具体的算子配置界面，并且提供了界面关闭的功能。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种AI拖拽建模系统、方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

本发明涉及的技术用于包括：算子、节点：都是指拖拽的单元，可以配置参数，形成一个json数组存入整体流程图信息。

本发明提供的AI拖拽建模方法包括：

对easy-flow的动态菜单修改、特有AI算子以及AI算子间的限制关系、结果展示功能、UI设计。

具体地，如图1所示，本发明提供一种AI拖拽建模方法，包括：

S101，对easy-flow的动态菜单修改；

S102，进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

S103，提现算子的状态；

S104，结果展示，对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

本发明提供的AI拖拽建模系统方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施，图1的本发明提供的AI拖拽建模方法仅仅是一个具体实施例而已。

如图2所示，本发明提供一种AI拖拽建模系统包括：

动态菜单修改模块1，用于对easy-flow的动态菜单修改；

算子定义及限制关系获取模块2，用于进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

算子状态调整及提现模块3，用于配置自定义的图标，将图标和文字大小调整，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，实现不同状态显示不同提现；

显示模块4，用于对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步描述。

本发明提供的AI拖拽建模方法需要将静态菜单改成动态菜单，并在菜单中增加搜索算子的功能。对于不同算子节点限制不同的输入输出个数，并限制算子间的连线。对于自定义实现的算子，增加对算子的配置界面，将配置的参数都记录在整个流程图的json数据中。将算子的图标和字体调整到合适的大小，实时提现算子的状态(编辑、警告、报错、成功)。针对流程的结果提供了查看结果功能，显示每个节点以及整体流程的信息。

针对静态菜单的修改，采用将菜单存进数据库，每次根据用户权限动态取出菜单，添加搜索框，根据搜索的算子名字模糊匹配算子组成菜单返回。针对算子节点的限制，在连线时判断节点的类型，遍历记录的边的树，计算出输入输出的数量进行逻辑限制。针对算子配置界面实现，每个算子写一个子组件，每次监听当前点击算子的类型，控制算子配置界面的显示与隐藏，在子组件中实现所需控件，当子组件中有数据变化时，将数据传给父组件进行保存。针对算子的UI，配置好自定义的图标，将图标和文字大小调整合适，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，达到不同状态显示不同的效果。针对流程结果显示，将后端返回的节点信息进行和节点匹配，按照不同类型节点不同格式的逻辑，拼接出流程信息报告进行展示。

本发明实施例进行具体的实验验证，效果具体如下：

界面图：可以看到，左边是动态菜单和查询框，右边是算子具体配置页面，中间是画布，画布中的算子带有状态信息，图标和文字都很清晰。整体的上方是增加的查看结果、保存信息、开始训练三个功能。

运行图：当用户点击开始训练后，运行中的算子，通过websocket传来的训练信息，改变训练的状态，从编辑完毕变成了运行中。运行完后会进入运行完成状态，形象生动地向用户展现当前的流程进行的状态。

查看结果：当训练完成，或者训练中，都可以点击查看结果查看训练报告，在报告中，含有流程整体信息和每一个节点的信息，用户从节点信息中的输入输出可以很清晰地看到数据在每一个节点前后的变化。最后还有整体流程的评估结果，表明训练的精度。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种AI拖拽建模方法，其特征在于，所述AI拖拽建模方法包括：

根据用户权限不同，在界面显示不同的算子,将静态菜单修改为动态菜单，并在菜单中增加搜索功能查找所需算子；

对于不同算子节点限制不同的输入输出个数，并限制算子间的连线；

对于自定义实现的算子，增加对算子的配置界面，将配置的参数均记录在整个流程图的json数据中。

2.如权利要求1所述的AI拖拽建模方法，其特征在于，所述AI拖拽建模方法在easy-flow框架的基础上，通过数据库的引入，将菜单数据存入数据库，实现了动态算子菜单的功能，在此基础上添加了搜索算子的功能，方便用户操作；通过对easy-flow引入的第三方包jsplumb的底层代码修改，增加了算子之间的连接限制；限制了某些算子只能与特定算子相连；引入了websocket，通过mq订阅实时接收算子运行信息，更新算子的状态，并且增加了查看训练结果的功能，提供了结果报告；在UI上增加了成功、失败、编辑、运行中、警告五种状态，修改了文字和图标的大小，增加了具体的算子配置界面，并且提供了界面关闭的功能。

3.如权利要求1所述的AI拖拽建模方法，其特征在于，所述AI拖拽建模方法具体包括：

步骤一，对easy-flow的动态菜单修改；

步骤二，进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

步骤三，提现算子的状态；

步骤四，结果展示，对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

4.如权利要求3所述的AI拖拽建模方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：对静态菜单的修改采用将菜单存进数据库，每次根据用户权限动态取出菜单，添加搜索框，根据搜索的算子名字模糊匹配算子组成菜单返回；

所述步骤二中定义的特有AI算子包括：数据集、数据预处理、特征工程、机器学习、评估、用户自定义算子；

进行AI算子间的限制关系包括：

(1)算子节点的限制，在连线时判断节点的类型，遍历记录的边的树，计算出输入输出的数量进行逻辑限制；

(2)算子配置界面，每个算子写一个子组件，每次监听当前点击算子的类型，控制算子配置界面的显示与隐藏，在子组件中实现所需控件，当子组件中有数据变化时，将数据传给父组件进行保存。

5.如权利要求3所述的AI拖拽建模方法，其特征在于，所述步骤三提现算子的状态包括：

配置自定义的图标，将图标和文字大小调整，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，实现不同状态显示不同。

6.如权利要求3所述的AI拖拽建模方法，其特征在于，所述步骤四对流程的结果显示包括：将后端返回的节点信息进行和节点匹配，按照不同类型节点不同格式的逻辑，拼接出流程信息报告进行展示。

7.一种实施权利要求1～6任意一项所述AI拖拽建模方法的AI拖拽建模系统，其特征在于，所述AI拖拽建模系统包括：

动态菜单修改模块，用于对easy-flow的动态菜单修改；

算子定义及限制关系获取模块，用于进行特有AI算子定义以及AI算子间的限制关系；

算子状态调整及提现模块，用于配置自定义的图标，将图标和文字大小调整，利用节点的状态信息不同，配置不同地样式，实现不同状态显示不同提现；

显示模块，用于对流程的结果显示每个节点以及整体流程的信息。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～6任意一项所述AI拖拽建模方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～6任意一项所述AI拖拽建模方法的步骤。

10.一种权利要求1～6任意一项所述AI拖拽建模方法在金融、交通、医学或建筑设计数据信息程序开发上的应用。

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