1.一种基于大模型的成票控制方法，其特征在于，包括：获取用户输入的操作票需求；提取操作票需求中的操作票格式prompt和业务内容；其中，所述操作票格式prompt包括：方式调整内容提取prompt、操作类型识别prompt、厂站线路名提取prompt、操作票令生成prompt和票令排序prompt；将所述方式调整内容提取prompt与业务内容输入至成票模型中，获得方式调整内容；将所述操作类型识别prompt与业务内容输入至成票模型中，获得操作类型；将所述厂站线路名提取prompt与业务内容输入至成票模型中，获得厂站线路名；基于预设的检索工具，对方式调整内容和操作类型进行检索，获得操作票生成案例模版；并基于预设的检索工具，对厂站线路名进行检索，获得电网拓扑信息；将所述操作票令生成prompt、所述操作票生成案例模版和所述电网拓扑信息输入至成票模型中，获得初始操作票；将所述票令排序prompt和所述初始操作票输入至成票模型中，获得最终操作票，并将所述最终操作票作为与操作票需求对应的操作票；其中，以标记有已知操作票格式prompt的历史业务内容为输入，以成票模型为输出，对大模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的基于大模型的成票控制方法，其特征在于，所述成票模型的训练，包括：获取若干历史成票数据；基于预设的成票逻辑，对相同成票逻辑的历史成票数据进行分类，并对同一类的历史成票数据进行操作票格式prompt的标记，获得若干标记有操作票格式prompt的历史业务内容；其中，一成票逻辑对应一操作票格式prompt；将所述标记有操作票格式prompt的历史业务内容输入至大模型中，对大模型的输出内容进行效果评估，在效果评估通过后，获得成票模型。
3.根据权利要求2所述的基于大模型的成票控制方法，其特征在于，所述对大模型的输出内容进行效果评估，包括：将所有标记有操作票格式prompt的历史业务内容输入至大模型后，获得每一标记有操作票格式prompt的历史业务内容对应的成票内容样本；基于成票内容样本，提取成票成功数量、成票平均时间和成票平均交互次数；对成票成功数量、成票平均时间和成票平均交互次数进行判断；若成票成功数量大于或等于成功数量阈值、成票平均时间小于或等于平均时间阈值、以及成票平均交互次数小于或等于交互次数阈值，则效果评估通过；否则，效果评估不通过。
4.一种基于大模型的成票控制装置，其特征在于，包括：数据获取模块、数据提取模块和结果生成模块；所述数据获取模块，用于获取用户输入的操作票需求；所述数据提取模块，用于提取操作票需求中的操作票格式prompt和业务内容；其中，所述操作票格式prompt包括：方式调整内容提取prompt、操作类型识别prompt、厂站线路名提取prompt、操作票令生成prompt和票令排序prompt；所述结果生成模块，用于将所述方式调整内容提取prompt与业务内容输入至成票模型中，获得方式调整内容；将所述操作类型识别prompt与业务内容输入至成票模型中，获得操作类型；将所述厂站线路名提取prompt与业务内容输入至成票模型中，获得厂站线路名；基于预设的检索工具，对方式调整内容和操作类型进行检索，获得操作票生成案例模版；并基于预设的检索工具，对厂站线路名进行检索，获得电网拓扑信息；将所述操作票令生成prompt、所述操作票生成案例模版和所述电网拓扑信息输入至成票模型中，获得初始操作票；将所述票令排序prompt和所述初始操作票输入至成票模型中，获得最终操作票，并将所述最终操作票作为与操作票需求对应的操作票；其中，以标记有已知操作票格式prompt的历史业务内容为输入，以成票模型为输出，对大模型进行训练。
5.根据权利要求4所述的基于大模型的成票控制装置，其特征在于，所述成票模型的训练，包括：获取若干历史成票数据；基于预设的成票逻辑，对相同成票逻辑的历史成票数据进行分类，并对同一类的历史成票数据进行操作票格式prompt的标记，获得若干标记有操作票格式prompt的历史业务内容；其中，一成票逻辑对应一操作票格式prompt；将所述标记有操作票格式prompt的历史业务内容输入至大模型中，对大模型的输出内容进行效果评估，在效果评估通过后，获得成票模型。
6.根据权利要求5所述的基于大模型的成票控制装置，其特征在于，所述对大模型的输出内容进行效果评估，包括：将所有标记有操作票格式prompt的历史业务内容输入至大模型后，获得每一标记有操作票格式prompt的历史业务内容对应的成票内容样本；基于成票内容样本，提取成票成功数量、成票平均时间和成票平均交互次数；对成票成功数量、成票平均时间和成票平均交互次数进行判断；若成票成功数量大于或等于成功数量阈值、成票平均时间小于或等于平均时间阈值、以及成票平均交互次数小于或等于交互次数阈值，则效果评估通过；否则，效果评估不通过。
