CN113592456A - 一种基于人工智能的工程咨询管理***及数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的工程咨询管理***及数据处理方法，采集并整合工程咨询的全特征数据，通过提取全特征数据的工程排序拆分整个工程咨询的工程咨询管理节点以及每个工程咨询管理节点内的工作流；按照提取的工程咨询管理节点的优先级顺序搭建工程咨询的建造流程框架；将工作流的每个片段特征数据按照逻辑关系分类模块确定前后关联关系和并列关联关系，形成每个工程咨询管理节点的工作序列；获取并分析工作咨询问题以形成关键特征集合，用户咨询管理模块以关键特征集合为索引在全特征数据进行特征匹配，并形成用于回复咨询问题的参考意见；本发明实现问一答多，且问答顺序根据逻辑顺序限定，更加智能和信息化集成。

Description

一种基于人工智能的工程咨询管理***及数据处理方法

技术领域

本发明涉及工程咨询管理***技术领域，具体涉及一种基于人工智能的工程咨询管理***及数据处理方法。

背景技术

当前，人工智能尤其是机器学习领域的快速发展为医疗健康行业的智能化和信息化提供了重要技术基础。由于当前的机器学习技术具有分析效率高、扩展性强等特点，并可在应用中通过训练不断实现优化，其在解决包含海量数据、多维度复杂特征和多场景推理决策的问题中具有明显优势，而疾病与医疗信息的咨询应用中信息量大、样本类型多、分析过程复杂，属于具备上述问题特征的典型应用，因此基于基于人工智能通过数据处理进行自动应答方式，为工程咨询管理***提供有效的实施方式。

现有的基于人工智能的工程咨询管理***着重于对咨询问题的识别和解析工作，通过解析咨询问题，来应答匹配且唯一的信息，实现问一答一，从而需要繁琐的大量的问答次数，用户可能才会得到满意的答复，即咨询***仅仅是通过关键词匹配进行自动回复，***自动回复的信息多且混乱，咨询人员无法快速的在大量杂乱的信息中筛选出自己需要的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的工程咨询管理***及数据处理方法，以解决现有技术中的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种基于人工智能的工程咨询管理***，包括：

工程数据整合模块，用于将工程咨询的全特征数据进行整合存储，所述全特征数据包括工建流程特征数据和片段特征数据，所述工建流程特征数据用于表示所述工程咨询的实施流程，所述片段特征数据用于表示所述实施流程的实施细节；

工程数据处理模块，用于对所述工建流程特征数据进行逻辑特征分类处理以确定工程咨询管理节点，并对所述片段特征数据进行分析并匹配至对应的所述工建流程特征数据中以形成每个所述工程咨询管理节点的工作流，所述工程咨询管理节点和所述工作流共同组成所述工程咨询的全特征数据序列；

用户咨询管理模块，与所述工程数据处理模块通讯连接，所述用户咨询模块用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，所述用户咨询管理模块以所述关键特征集合为索引在所述全特征数据序列进行特征匹配，并形成用于回复所述咨询问题的参考意见。

作为本发明的一种优选方案，所述工程数据处理模块内设有逻辑特征提取单元，所述逻辑特征提取单元用于提取所述工建流程特征数据内的工程排序，且所述工程数据处理模块根据所述工建流程特征数据建立对应不同工程排序的工程咨询管理节点，所有的工程咨询管理节点按照所述工程排序形成所述工程咨询的流程框架；

所述工程数据处理模块内还设有级别抓取单元，所述级别抓取单元用于提取所述片段特征数据的工程实现等级，同一个所述工程咨询管理节点内的多个所述片段特征数据按照工程实现等级排列形成工作流。

作为本发明的一种优选方案，所述工程数据整合模块包括等级选择单元、节点选择单元、数据采集单元和逻辑关系分类选定单元；

所述数据采集单元用于采集输入的工建流程特征数据或片段特征数据；

所述节点选择单元用于为输入的所述片段特征数据选择所述工程咨询管理节点，且同一个所述工程咨询管理节点对应的所述工建流程特征数据至少为一个；

所述等级选择单元用于选定所述工建流程特征数据的工程排序，或选定所述片段特征数据的工程实现等级；

所述逻辑关系分类选定单元用于选择至少两个相同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系，其中，相同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系为并列关联关系，不同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系为前后关联关系，并形成工作流。

作为本发明的一种优选方案，所述工程数据整合模块还包括工程时间管理单元，所述工程时间管理单元用于设置每个所述片段特征数据的工程属性以片段数据追踪时间点，所述工程数据处理模块通过所述工程时间管理单元调整每个所述片段特征数据实施细节对应的片段数据追踪时间点；

将所述片段数据追踪时间点首次更改所述片段特征数据的时间点作为事件启动时间点，将最后更改所述片段特征数据的时间点作为事件完结时间点。

作为本发明的一种优选方案，所述工程数据处理模块内设有节点时间自调整单元，所述节点属性自适应单元用于调整所述工程咨询管理节点的工程属性，所述工程咨询管理节点的工程属性包括节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间；

所述节点预算建造时间根据所述片段特征数据的数量自定义计算，且工程排序低的所述节点预算建造时间受上一个工程排序高的所述节点预算建造时间的限制，且根据所述节点启动时间点和所述节点完结时间点确定节点实际建造时间；

所述节点启动时间点根据所述工程咨询管理节点内的所述工程实现等级最高的片段特征数据对应的所述事件启动时间点时自动更改；

所述节点完结时间点根据所述工程咨询管理节点内的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的所述事件完结时间点时自动更改。

作为本发明的一种优选方案，所述节点启动时间点与最高工程实现等级的多个所述片段特征数据对应的所述事件启动时间点之间的逻辑关系为交集关系，最高工程实现等级的任一个所述片段特征数据设定的事件启动时间点定义为所述节点启动时间点；

所述节点启动时间点与最低工程实现等级的多个所述片段特征数据对应的所述事件完结时间点之间的逻辑关系为合集关系，最低工程实现等级的所有所述片段特征数据设定的事件完结时间点定义为所述事件完结时间点。

作为本发明的一种优选方案，所述用户咨询管理模块用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，且所述关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合；

所述全特征数据序列中与所述时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点的所述节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的所述工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间；

所述全特征数据序列中与所述流程特征子集合的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的所述工程咨询管理节点对应的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

另外，为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于人工智能的工程咨询管理***的数据处理方法，包括以下步骤：

步骤100、采集并整合工程咨询的全特征数据，通过提取所述全特征数据的工程排序拆分整个工程咨询的工程咨询管理节点以及每个工程咨询管理节点内的工作流；

步骤200、按照提取的所述工程咨询管理节点的优先级顺序搭建工程咨询的建造流程框架；

步骤300、将工作流的每个片段特征数据按照逻辑关系分类模块确定前后关联关系和并列关联关系，形成每个所述工程咨询管理节点的工作序列；

步骤400、获取并分析工作咨询问题以形成关键特征集合，所述用户咨询管理模块以所述关键特征集合为索引在所述全特征数据进行特征匹配，并形成用于回复所述咨询问题的参考意见。

作为本发明的一种优选方案，每个所述工程咨询管理节点的多个片段特征数据之间为同步操作的并列关联关系或者为先后顺序操作的前后关联关系；

相邻两个所述工程咨询管理节点的片段特征数据通过先后顺序操作的前后关联关系进行转接。

作为本发明的一种优选方案，在步骤400中，所述关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合；

所述全特征数据中与所述时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点的所述节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的所述工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点实际建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间；

所述全特征数据中与所述流程特征子集合的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的所述工程咨询管理节点对应的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：

本发明不仅仅用于对输入的咨询问题的处理和分类，而是着重于设计管理端内输入的工程咨询的工作流程，从而使得回答咨询问题时，更加的全面和细化，在输入一个问题时，通过搭建的工作流程，可以按照逻辑回答与该咨询问题相关的多个应答信息，实现问一答多，且多个答案之间存在逻辑关联关系，应答答复更接近于用户真实的询问目的，从而使得本实施方式的工程咨询管理***更加的智能和信息化集成。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

图1为本发明实施例提供的工程咨询管理***的结构框图；

图2为本发明实施例提供的数据处理方法的流程示意图。

图中的标号分别表示如下：

1-工程数据整合模块；2-工程数据处理模块；3-用户咨询管理模块；

11-等级选择单元；12-节点选择单元；13-数据采集单元；14-逻辑关系分类选定单元；15-工程时间管理单元；

21-逻辑特征提取单元；22-级别抓取单元；23-节点时间自调整单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种基于人工智能的工程咨询管理***，包括：工程数据整合模块1、工程数据处理模块2和用户咨询管理模块3。

工程数据整合模块1用于将工程咨询的全特征数据进行整合存储，全特征数据包括工建流程特征数据和片段特征数据，工建流程特征数据用于表示工程咨询的实施流程，片段特征数据用于表示实施流程的实施细节；

工程数据处理模块2用于对工建流程特征数据进行逻辑特征分类处理以确定工程咨询管理节点，并对片段特征数据进行分析并匹配至对应的工建流程特征数据中以形成每个工程咨询管理节点的工作流，工程咨询管理节点和工作流共同组成工程咨询的全特征数据序列；

用户咨询管理模块3与工程数据处理模块2通讯连接，用户咨询模块用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，用户咨询管理模块3以关键特征集合为索引在全特征数据序列进行特征匹配，并形成用于回复咨询问题的参考意见。

本实施方式不仅仅用于对输入的咨询问题的处理和分类，而是着重于整合输入的工程咨询的工作流程，从而使得回答咨询问题时，更加的全面和细化，在输入一个问题时，通过搭建的工作流程，可以按照逻辑回答与该咨询问题相关的多个应答信息，从而使得本实施方式的工程咨询管理***更加的智能和信息化集成。

工程数据处理模块2内设有逻辑特征提取单元21，逻辑特征提取单元21用于提取工建流程特征数据内的工程排序，且工程数据处理模块2根据工建流程特征数据建立对应不同工程排序的工程咨询管理节点，所有的工程咨询管理节点按照工程排序形成工程咨询的流程框架。

工程数据处理模块2内还设有级别抓取单元22，级别抓取单元22用于提取片段特征数据的工程实现等级，同一个工程咨询管理节点内的多个片段特征数据按照工程实现等级排列形成工作流。

在本实施方式中，工建流程特征数据对应一个工程咨询管理节点，设定工程咨询管理节点的工程排序，从而形成整个工程咨询的框架流程，形成前后顺序的逻辑关系，方便人工智能直接根据工程排序确定工程咨询的流程，按照当前工程咨询管理节点、上一个工程咨询管理节点以及下一个工程咨询管理节点的顺序进行应答，这样的话，应答结果覆盖性强，且应答有逻辑顺序，方便人工智能管理。

同样的，本实施方式还定义每个工程咨询管理节点内的片段特征数据的工程实现等级，且不同的片段特征数据按照工程实现等级的大小按序形成工作流，且工作流的所有片段特征数据形成前后顺序或者并列顺序的逻辑关系，方便人工智能直接根据工程实现等级确定工程咨询的流程，而现有的应答方式大多为分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，将关键特征集合为索引，从整个的全特征数据内进行匹配，且提供给用户时，大多按照全特征数据的存储顺序无逻辑的输出，因此导致应答数据杂乱无序，参考性低，且应答信息的覆盖性不强。

工程数据整合模块1包括等级选择单元11、节点选择单元12、数据采集单元13和逻辑关系分类选定单元14。

数据采集单元13用于采集输入的工建流程特征数据或片段特征数据；节点选择单元12用于为输入的片段特征数据选择工程咨询管理节点，且同一个工程咨询管理节点对应的工建流程特征数据至少为一个；等级选择单元11用于选定工建流程特征数据的工程排序，或选定片段特征数据的工程实现等级。

逻辑关系分类选定单元14用于选择至少两个相同工程实现等级的片段特征数据之间的关联关系，其中，相同工程实现等级的片段特征数据之间的关联关系为并列关联关系，不同工程实现等级的片段特征数据之间的关联关系为前后关联关系，并形成工作流。

每个工程咨询管理节点内包含至少两个片段特征数据，且片段特征数据之间的关系可以是并列的，也可以是前后顺序的，其中，如果多个片段特征数据之间的工程实现等级为同级的，则意味着该多个片段特征数据是并列的，如果该多个片段特征数据之间的工程实现等级为大小不一的，则意味着多个片段特征数据是前后顺序的。

因此在设定工程咨询管理节点的先后顺序，将每个工程咨询管理节点内的片段特征数据按照工程实现等级的不同大小排列，设定每个工程咨询管理节点的工作序列，同一个工程咨询管理节点的片段特征数据通过工程实现等级进行小范围关联，而不同的工程咨询管理节点也可以通过工程排序进行节点之间的大范围关联。

当用户咨询问题如当前的工作进度，人工智能根据搭建的框架流程和工作流信息可以先确定当前的工程咨询管理节点，以及当前具体的片段特征数据，同时可以确定上一个片段特征数据以及下一个片段特征数据，从而方便用户知晓具体的工作情况，本实施方式并不是按照现有的工程咨询管理***进行“问一答一”，而是“问一答多”，从而避免了繁琐的问答次数，而是通过一次咨询问话，则可以获得多个与咨询相关的回答，从而进行了信息化集成，工程咨询的相邻两个片段特征数据之间均存在一定的质量关联关系和进度关联关系，因此本实施方式通过对工程咨询的数据管理，来实现问答的有序性和准确性。

工程数据整合模块1还包括工程时间管理单元15，工程时间管理单元15用于设置每个片段特征数据的工程属性以片段数据追踪时间点，工程数据处理模块2通过工程时间管理单元15调整每个片段特征数据实施细节对应的片段数据追踪时间点。

将片段数据追踪时间点首次更改片段特征数据的时间点作为事件启动时间点，将最后更改片段特征数据的时间点作为事件完结时间点。

进一步的，本实施方式具体举例的工程属性为动态属性，而关于每个片段特征数据的其他静态属性，在本实施方式中并未具体举例说明，比如说功能性的解释属性。由于不同片段特征数据之间的动态属性之间存在一定的关联关系，比如说前后顺序的片段特征数据之间存在联动关系，当上一个工程实现等级的片段特征数据的事件完结时间点更改时，则下一个工程实现等级的片段特征数据的事件启动时间点则需要随之变化。

因此本实施方式中的每个片段特征数据，可以追溯到事件启动时间点和事件完结时间点，方便具体咨询每个片段特征数据的详细工作内容和工作状态变更情况，从而根据咨询问题，可以输出详细且具有追踪状态的应答信息。

工程数据处理模块2内设有节点时间自调整单元23，节点属性自适应单元用于调整工程咨询管理节点的工程属性，工程咨询管理节点的工程属性包括节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间。

节点预算建造时间根据片段特征数据的数量自定义计算，且工程排序低的节点预算建造时间受上一个工程排序高的节点预算建造时间的限制，且根据节点启动时间点和节点完结时间点确定节点实际建造时间。

节点启动时间点根据工程咨询管理节点内的工程实现等级最高的片段特征数据对应的事件启动时间点时自动更改，节点完结时间点根据工程咨询管理节点内的工程实现等级最低的片段特征数据对应的事件完结时间点时自动更改。

节点启动时间点与最高工程实现等级的多个片段特征数据对应的事件启动时间点之间的逻辑关系为交集关系，最高工程实现等级的任一个片段特征数据设定的事件启动时间点定义为节点启动时间点。

节点启动时间点与最低工程实现等级的多个片段特征数据对应的事件完结时间点之间的逻辑关系为合集关系，最低工程实现等级的所有片段特征数据设定的事件完结时间点定义为事件完结时间点。

本实施方式通过时间变更方式，增加了相邻两个或多个片段特征数据之间的关联粘性，即两个相邻的片段特征数据之间的前后关联顺序，体现在上一个片段特征数据的事件完结时间点与下一个片段特征数据的事件启动时间点之间的关联关系，同时，时间变更同样也作为咨询问题的应答信息显示，更加方便用户知悉片段特征数据的细节。

用户咨询管理模块3用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，且关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合。

全特征数据序列中与时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前工程咨询管理节点的节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间。

全特征数据序列中与流程特征子集合的回复结果包括当前工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的工程咨询管理节点对应的工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

搭建工程咨询的框架流程和工作流后，通过深入学习预设咨询问题与应答信息之间的对应关系，通过通过人工智能获取工作咨询问题后，根据咨询问题与应答信息之间的对应关系确定匹配的应答信息，同时，将工程操作四件作为应答信息的一部分，实现信息集成，且提高工程咨询应答的完整性和精确性。

另外，本发明还提供了一种人工智能的工程咨询管理***的数据处理方法，包括以下步骤：

步骤100、采集并整合工程咨询的全特征数据，通过提取全特征数据的工程排序拆分整个工程咨询的工程咨询管理节点以及每个工程咨询管理节点内的工作流。

步骤200、按照提取的工程咨询管理节点的优先级顺序搭建工程咨询的建造流程框架。

步骤300、将工作流的每个片段特征数据按照逻辑关系分类模块确定前后关联关系和并列关联关系，形成每个工程咨询管理节点的工作序列。

步骤400、获取并分析工作咨询问题以形成关键特征集合，用户咨询管理模块以关键特征集合为索引在全特征数据进行特征匹配，并形成用于回复咨询问题的参考意见。

每个工程咨询管理节点的多个片段特征数据之间为同步操作的并列关联关系或者为先后顺序操作的前后关联关系，相邻两个工程咨询管理节点的片段特征数据通过先后顺序操作的前后关联关系进行转接。

在步骤400中，关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合，全特征数据中与时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前工程咨询管理节点的节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点实际建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间。

全特征数据中与流程特征子集合的回复结果包括当前工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的工程咨询管理节点对应的工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

本实施方式着重于设计管理端内输入的工程咨询的工作流程，从而使得回答咨询问题时，更加的全面和细化，在输入一个问题时，通过搭建的工作流程，可以按照逻辑回答与该咨询问题相关的多个应答信息，从而使得本实施方式的工程咨询管理***更加的智能和信息化集成，实现“问一答多”，使得整个工程咨询管理***更加的精确，更接近于人与人之间的交流，且提供更多的工程咨询信息，方便进行工程实施追踪工作和工程工作的前后关联工作。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于，包括：

工程数据整合模块(1)，用于将工程咨询的全特征数据进行整合存储，所述全特征数据包括工建流程特征数据和片段特征数据，所述工建流程特征数据用于表示所述工程咨询的实施流程，所述片段特征数据用于表示所述实施流程的实施细节；

工程数据处理模块(2)，用于对所述工建流程特征数据进行逻辑特征分类处理以确定工程咨询管理节点，并对所述片段特征数据进行分析并匹配至对应的所述工建流程特征数据中以形成每个所述工程咨询管理节点的工作流，所述工程咨询管理节点和所述工作流共同组成所述工程咨询的全特征数据序列；

用户咨询管理模块(3)，与所述工程数据处理模块(2)通讯连接，所述用户咨询模块用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，所述用户咨询管理模块(3)以所述关键特征集合为索引在所述全特征数据序列进行特征匹配，并形成用于回复所述咨询问题的参考意见。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于，所述工程数据处理模块(2)内设有逻辑特征提取单元(21)，所述逻辑特征提取单元(21)用于提取所述工建流程特征数据内的工程排序，且所述工程数据处理模块(2)根据所述工建流程特征数据建立对应不同工程排序的工程咨询管理节点，所有的工程咨询管理节点按照所述工程排序形成所述工程咨询的流程框架；

所述工程数据处理模块(2)内还设有级别抓取单元(22)，所述级别抓取单元(22)用于提取所述片段特征数据的工程实现等级，同一个所述工程咨询管理节点内的多个所述片段特征数据按照工程实现等级排列形成工作流。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于：所述工程数据整合模块(1)包括等级选择单元(11)、节点选择单元(12)、数据采集单元(13)和逻辑关系分类选定单元(14)；

所述数据采集单元(13)用于采集输入的工建流程特征数据或片段特征数据；

所述节点选择单元(12)用于为输入的所述片段特征数据选择所述工程咨询管理节点，且同一个所述工程咨询管理节点对应的所述工建流程特征数据至少为一个；

所述等级选择单元(11)用于选定所述工建流程特征数据的工程排序，或选定所述片段特征数据的工程实现等级；

所述逻辑关系分类选定单元(14)用于选择至少两个相同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系，其中，相同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系为并列关联关系，不同所述工程实现等级的所述片段特征数据之间的关联关系为前后关联关系，并形成工作流。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于：所述工程数据整合模块(1)还包括工程时间管理单元(15)，所述工程时间管理单元(15)用于设置每个所述片段特征数据的工程属性以片段数据追踪时间点，所述工程数据处理模块(2)通过所述工程时间管理单元(15)调整每个所述片段特征数据实施细节对应的片段数据追踪时间点；

将所述片段数据追踪时间点首次更改所述片段特征数据的时间点作为事件启动时间点，将最后更改所述片段特征数据的时间点作为事件完结时间点。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于：所述工程数据处理模块(2)内设有节点时间自调整单元(23)，所述节点属性自适应单元用于调整所述工程咨询管理节点的工程属性，所述工程咨询管理节点的工程属性包括节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间；

所述节点预算建造时间根据所述片段特征数据的数量自定义计算，且工程排序低的所述节点预算建造时间受上一个工程排序高的所述节点预算建造时间的限制，且根据所述节点启动时间点和所述节点完结时间点确定节点实际建造时间；

所述节点启动时间点根据所述工程咨询管理节点内的所述工程实现等级最高的片段特征数据对应的所述事件启动时间点时自动更改；

所述节点完结时间点根据所述工程咨询管理节点内的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的所述事件完结时间点时自动更改。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于：所述节点启动时间点与最高工程实现等级的多个所述片段特征数据对应的所述事件启动时间点之间的逻辑关系为交集关系，最高工程实现等级的任一个所述片段特征数据设定的事件启动时间点定义为所述节点启动时间点；

所述节点启动时间点与最低工程实现等级的多个所述片段特征数据对应的所述事件完结时间点之间的逻辑关系为合集关系，最低工程实现等级的所有所述片段特征数据设定的事件完结时间点定义为所述事件完结时间点。

7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***，其特征在于：所述用户咨询管理模块(3)用于分析用户提供的咨询问题并进行特征拆解，以形成关键特征集合，且所述关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合；

所述全特征数据序列中与所述时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点的所述节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的所述工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点预算建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间；

所述全特征数据序列中与所述流程特征子集合的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的所述工程咨询管理节点对应的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

8.一种基于权利要求1-7任一项所述人工智能的工程咨询管理***的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100、采集并整合工程咨询的全特征数据，通过提取所述全特征数据的工程排序拆分整个工程咨询的工程咨询管理节点以及每个工程咨询管理节点内的工作流；

步骤200、按照提取的所述工程咨询管理节点的优先级顺序搭建工程咨询的建造流程框架；

步骤300、将工作流的每个片段特征数据按照逻辑关系分类模块确定前后关联关系和并列关联关系，形成每个所述工程咨询管理节点的工作序列；

步骤400、获取并分析工作咨询问题以形成关键特征集合，所述用户咨询管理模块以所述关键特征集合为索引在所述全特征数据进行特征匹配，并形成用于回复所述咨询问题的参考意见。

9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***的数据处理方法，其特征在于，每个所述工程咨询管理节点的多个片段特征数据之间为同步操作的并列关联关系或者为先后顺序操作的前后关联关系；

相邻两个所述工程咨询管理节点的片段特征数据通过先后顺序操作的前后关联关系进行转接。

10.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的工程咨询管理***的数据处理方法，其特征在于，在步骤400中，所述关键特征集合分为时间流程子集合和流程特征子集合；

所述全特征数据中与所述时间流程子集合特征匹配的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点的所述节点启动时间点和节点预算建造时间、上一个工程排序的所述工程咨询管理节点的节点启动时间点、节点完结时间点以及节点实际建造时间，以及下一个工程排序的节点预算建造时间；

所述全特征数据中与所述流程特征子集合的回复结果包括当前所述工程咨询管理节点、当前工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节以及下一个工程实现等级的片段特征数据对应的实施细节，还包括上一个工程排序的所述工程咨询管理节点对应的所述工程实现等级最低的片段特征数据对应的实施细节。

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