基于大模型对话的上下文可视化交互补全方法和装置

本申请实施例提供一种基于大模型对话的上下文可视化交互补全方法和装置，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：将自然语言的第一图表需求描述转化为第一图表文本语法，根据第一图表文本语法生成第一图表；基于用户对第一图表的变更操作信息，生成变更后的第二图表对应的第二图表文本语法和第二语法树，根据第二语法树和第一图表对应的第一语法树之间的差异生成图表变更记录；根据第一图表文本语法、图表变更记录和第二图表文本语法生成图表演化数据集，进而对大语言模型进行模型训练。本申请能够为大语言模型的训练提供稳定的样本数据来源，使模型学习到图表文本语法理解、结构推理和变更记录生成能力，为系统提供了更高水平的泛化与推理支持。