本发明涉及数据处理，特别涉及一种数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、智能查询是指通过算法或技术自动识别输入的查询意图或需求，从数据库中返回符合需求的金融数据结果。现有技术主要有关键词匹配查询。实验的场景主要是金融数据库，包括根目录、子目录多层级体系的数据库。
2、关键词匹配查询通过定义一组特定关键词与金融数据字段之间的映射关系来实现查询，其主要依赖于用户输入准确的关键词，当用户输入关键词偏离预定义的映射集合时，使得在进行查询时，准确率不够高，得到目标数据并不是用户想要的数据。
3、因此，当前对数据进行查询时，存在数据查询不够准确的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质，解决了现有技术中数据查询不准确的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种数据查询方法，包括：
3、根据提示词利用大型语言描述模型对取数路径进行描述，得到每个路径下的指标详情对应的路径描述；其中，所述取数路径为目录层级，所述路径描述为对指标的概括描述；
4、根据数据查询请求和所述路径描述从所述取数路径中选择预设数量的关联性最大的初始选择取数路径；
5、根据所述数据查询请求和所述路径描述利用大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行过滤，得到过滤取数路径；
6、根据所述数据查询请求、所述过滤取数路径下的具体指标利用大型语言选择模型对所述具体指标进行选择，得到目标结果数据。
7、可选的，所述根据数据查询请求和所述路径描述从取数路径中选择预设数量的关联性最大的初始选择取数路径，包括：
8、根据所述数据查询请求和所述路径描述基于向量进行语义匹配，根据语义匹配度从所述取数路径中选择所述初始选择取数路径。
9、可选的，所述根据所述数据查询请求和所述路径描述利用大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行过滤，得到过滤取数路径，包括：
10、根据所述数据查询请求利用第一大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行推理过滤，得到取数路径过滤分析过程和第一过滤取数路径。
11、可选的，在所述根据所述数据查询请求利用第一大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行推理过滤，得到取数路径过滤分析过程和第一过滤取数路径之后，还包括：
12、根据所述数据查询请求和所述路径描述利用第二大型语言推理模型对所述第一过滤取数路径进行过滤，得到第二过滤取数路径。
13、可选的，所述大型语言推理模型的训练过程，包括：
14、根据输入为数据查询请求训练数据和路径名称训练数据，以及输出为第一过滤结果训练数据的训练数据，对大型语言模型进行训练，得到所述大型语言推理模型；
15、和/或根据输入为所述数据查询请求训练数据、路径描述训练数据和所述路径名称训练数据，以及输出为第二过滤结果训练数据的训练数据，对所述大型语言模型进行训练，得到所述大型语言推理模型。
16、可选的，所述根据提示词利用大型语言描述模型对取数路径进行描述，得到每个路径下的指标详情对应的路径描述，包括：
17、根据所述提示词利用所述大型语言描述模型对金融数据的根目录进行描述，得到每个根目录下的指标详情对应的路径描述。
18、可选的，所述提示词的内容包括概括性描述的要求和路径描述参考样例。
19、本申请还提供了一种数据查询装置，包括：
20、路径描述模块，用于根据提示词利用大型语言描述模型对取数路径进行描述，得到每个路径下的指标详情对应的路径描述；其中，所述取数路径为目录层级，所述路径描述为对指标的概括描述；
21、初选模块，用于根据数据查询请求和所述路径描述从取数路径中选择预设数量的关联性最大的初始选择取数路径；
22、过滤模块，用于根据所述数据查询请求和所述路径描述利用大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行过滤，得到过滤取数路径；
23、目标结果数据确定模块，用于根据所述数据查询请求、所述过滤取数路径下的具体指标利用大型选择语言模型对所述具体指标进行选择，得到目标结果数据。
24、本申请还提供了一种数据查询设备，包括：
25、存储器，用于存储计算机程序；
26、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述的数据查询方法的步骤。
27、本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的数据查询方法的步骤。
28、可见，本发明通过根据提示词利用大型语言描述模型对取数路径进行描述，得到每个路径下的指标详情对应的路径描述；其中，取数路径为目录层级，路径描述为对指标的概括描述；根据数据查询请求和路径描述从取数路径中选择预设数量的关联性最大的初始选择取数路径；根据数据查询请求和路径描述利用大型语言推理模型对初始选择取数路径进行过滤，得到过滤取数路径；根据数据查询请求、过滤取数路径下的具体指标利用大型语言选择模型对具体指标进行选择，得到目标结果数据。和当前通过关键词进行查询，由于关键词具有局限性，当关键词不够精确使得查询结果不够准确相比，本申请会根据数据查询请求和路径描述利用大模型进行初始选择数据，进而根据数据查询请求、路径描述和路径下的具体指标利用大型语言选择模型对过滤取数路径进行选择，得到目标结果数据，由于本申请中会根据数据查询请求和大模型相结合，确定准确的路径描述和路径下的具体指标，从而根据数据查询请求、路径描述和路径下的具体指标进行准确的筛选，确定与数据查询请求关联度极高的结果数据，提高了数据查询的准确性。
29、此外，本发明还提供了一种数据查询装置、设备及计算机可读存储介质，同样具有上述有益效果。
1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述根据数据查询请求和所述路径描述从取数路径中选择预设数量的关联性最大的初始选择取数路径，包括：
3.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述根据所述数据查询请求和所述路径描述利用大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行过滤，得到过滤取数路径，包括：
4.根据权利要求3所述的数据查询方法，其特征在于，在所述根据所述数据查询请求利用第一大型语言推理模型对所述初始选择取数路径进行推理过滤，得到取数路径过滤分析过程和第一过滤取数路径之后，还包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的数据查询方法，其特征在于，所述大型语言推理模型的训练过程，包括：
6.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述根据提示词利用大型语言描述模型对取数路径进行描述，得到每个路径下的指标详情对应的路径描述，包括：
7.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述提示词的内容包括概括性描述的要求和路径描述参考样例。
8.一种数据查询装置，其特征在于，包括：
9.一种数据查询设备，其特征在于，包括：
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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的数据查询方法的步骤。
