一种基于大语言模型的云函数推荐方法、系统

本申请实施例公开了一种基于大语言模型的云函数推荐方法、系统。该方法包括：在接收到表征用户需求任务的自然语言后，基于大语言模型提取语义信息得到语义向量特征，基于大语言模型、检索增强生成技术、函数知识库对语义向量特征进行函数推荐，得到函数推荐结果。通过上述方式使得，可以通过检索增强生成技术将函数知识库作为外部知识库，并在大语言模型进行函数推荐时进行检索增强；通过构建包含函数代码、函数名称、函数描述、事件类型、执行时长限制、资源配置元数据的函数知识库，并统一表征得到函数向量特征。从而充分利用大语言模型对数据空间运行函数的函数理解和准确解析用户需求，以得到函数推荐结果，提高云函数推荐准确率和推荐效率。