【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，尤其是一種基于大模型的對話信息的生成方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，對話機器人更多的走進人們?nèi)粘Ｉ钪?，越來越多的替代人工來作為保險顧問來提供咨詢服務(wù)。其中，作為智能ai保險顧問的對話機器人即為保險企業(yè)方為用戶提供的對話智能算法，從而按照用戶的對話內(nèi)容確定并輸出標準的對話回復(fù)內(nèi)容。
2、目前，現(xiàn)有在對用戶錄入的對話信息進行解析確定回復(fù)信息時，通常基于單輪次的問答樣本數(shù)據(jù)對人工智能算法進行模型訓(xùn)練，以按照當(dāng)前輪次的對話信息匹配準確的回復(fù)信息。但是，由于與用戶對話是個長時間的過程，僅以單輪次的對話樣本訓(xùn)練模型進行第二對話信息的生成，會導(dǎo)致對話機器人的回復(fù)信息沒有記憶效果，即產(chǎn)生說完下句忘了上句的情況，大大降低了對話的智能性，從而降低了對話信息的生成準確性以及有效性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實施例所要解決的一個技術(shù)問題是對話信息的生成準確性差以及有效性低。
2、依據(jù)本專利技術(shù)一個方面，提供了一種基于大模型的對話信息的生成方法，包括：
3、獲取用戶錄入的第一對話信息；
4、基于存檔記憶庫調(diào)取與所述第一對話信息對應(yīng)的存檔記憶信息，并調(diào)取工作記憶庫，所述工作記憶庫中實時更新有與所述第一對話信息的會話場景信息對應(yīng)的關(guān)鍵詞以及信息值，所述存檔記憶庫中存儲有全部的歷史對話信息；
5、基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的
6、進一步地，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述包括：
7、構(gòu)建空白工作記憶庫，所述空白工作記憶庫中包含有多個空白的字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括關(guān)鍵詞以及與所述關(guān)鍵詞匹配的信息值；
8、獲取會話場景信息的工作記憶需求信息，并基于所述工作記憶需求信息配置所述關(guān)鍵詞，得到待實時更新的所述工作記憶庫。
9、進一步地，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息之后，所述方法還包括：
10、提取所述第一對話信息、所述第二對話信息中的更新關(guān)鍵詞以及更新信息值，并按照所述更新關(guān)鍵詞以及所述更新信息值對所述工作記憶庫進行更新。
11、進一步地，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述方法還包括：
12、獲取所述用戶的歷史對話信息，并對所述歷史對話信息進行語義化處理，構(gòu)建語義檢索關(guān)系，生成所述存檔記憶庫；
13、所述基于存檔記憶庫調(diào)取與所述第一對話信息對應(yīng)的存檔記憶信息包括：
14、基于所述存檔記憶庫中的語義檢索關(guān)系查詢與所述第一對話信息匹配的存檔記憶信息，所述語義檢索關(guān)系中包含有用于回復(fù)不同第一對話信息對應(yīng)的歷史第二對話信息，以作為所述存檔記憶信息。
15、進一步地，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息之前，所述方法還包括：
16、基于生成式大模型構(gòu)建初始對話大模型，并獲取與不同會話場景信息對應(yīng)的對話訓(xùn)練樣本；
17、對所述對話訓(xùn)練樣本進行序列化處理，并利用序列化后的所述對話訓(xùn)練樣本對所述初始對話大模型進行模型訓(xùn)練，得到完成模型訓(xùn)練的所述對話大模型，所述對話訓(xùn)練樣本中的存檔對話信息包括存檔第一對話信息以及存檔回復(fù)對話信息，所述對話訓(xùn)練樣本中的關(guān)鍵詞、信息值與所述會話場景信息匹配。
18、進一步地，所述方法還包括：
19、若所述工作記憶庫中的關(guān)鍵詞存在多個更新信息值，則基于所述關(guān)鍵詞生成關(guān)鍵詞詢問對話信息，并輸出所述關(guān)鍵詞詢問對話信息，以指示所述用戶確認所述關(guān)鍵詞的信息值；
20、基于接收到的關(guān)鍵詞第二對話信息對所述關(guān)鍵詞的信息值進行更新。
21、進一步地，所述生成待輸出的第二對話信息之后，所述方法還包括：
22、若所述第二對話信息符合所述會話場景信息的回復(fù)條件，則輸出所述第二對話信息，所述回復(fù)條件包括所述第二對話信息的輸出時間間隔條件、輸出語義長度條件、輸出語義產(chǎn)品條件中至少一項。
23、依據(jù)本專利技術(shù)另一個方面，提供了一種基于大模型的對話信息的生成裝置，包括：
24、獲取模塊，用于獲取用戶錄入的第一對話信息；
25、調(diào)取模塊，用于基于存檔記憶庫調(diào)取與所述第一對話信息對應(yīng)的存檔記憶信息，并調(diào)取工作記憶庫，所述工作記憶庫中實時更新有與所述第一對話信息的會話場景信息對應(yīng)的關(guān)鍵詞以及信息值，所述存檔記憶庫中存儲有全部的歷史對話信息；
26、生成模塊，用于基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息，所述對話大模型為基于對話訓(xùn)練樣本進行模型訓(xùn)練得到的，所述對話訓(xùn)練樣本包含全部關(guān)鍵詞、信息值以及全部存檔對話信息。
27、進一步地，所述裝置還包括：
28、構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建空白工作記憶庫，所述空白工作記憶庫中包含有多個空白的字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括關(guān)鍵詞以及與所述關(guān)鍵詞匹配的信息值；
29、配置模塊，用于獲取會話場景信息的工作記憶需求信息，并基于所述工作記憶需求信息配置所述關(guān)鍵詞，得到待實時更新的所述工作記憶庫。
30、進一步地，所述裝置還包括：
31、更新模塊，用于提取所述第一對話信息、所述第二對話信息中的更新關(guān)鍵詞以及更新信息值，并按照所述更新關(guān)鍵詞以及所述更新信息值對所述工作記憶庫進行更新。
32、進一步地，
33、所述獲取模塊，還用于獲取所述用戶的歷史對話信息，并對所述歷史對話信息進行語義化處理，構(gòu)建語義檢索關(guān)系，生成所述存檔記憶庫；
34、所述調(diào)用模塊，具體用于基于所述存檔記憶庫中的語義檢索關(guān)系查詢與所述第一對話信息匹配的存檔記憶信息，所述語義檢索關(guān)系中包含有用于回復(fù)不同第一對話信息對應(yīng)的歷史第二對話信息，以作為所述存檔記憶信息。
35、進一步地，所述裝置還包括：訓(xùn)練模塊，
36、所述獲取模塊，還用于基于生成式大模型構(gòu)建初始對話大模型，并獲取與不同會話場景信息對應(yīng)的對話訓(xùn)練樣本；
37、所述訓(xùn)練模塊，用于對所述對話訓(xùn)練樣本進行序列化處理，并利用序列化后的所述對話訓(xùn)練樣本對所述初始對話大模型進行模型訓(xùn)練，得到完成模型訓(xùn)練的所述對話大模型，所述對話訓(xùn)練樣本中的存檔對話信息包括存檔第一對話信息以及存檔回復(fù)對話信息，所述對話訓(xùn)練樣本中的關(guān)鍵詞、信息值與所述會話場景信息匹配。
38、進一步地，
39、所述生成模塊，還用于若所述工作記憶庫中的關(guān)鍵詞存在多個更新信息值，則基于所述關(guān)鍵詞生成關(guān)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于大模型的對話信息的生成方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息之后，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息之前，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成待輸出的第二對話信息之后，所述方法還包括：
8.一種基于大模型的對話信息的生成裝置，其特征在于，包括：
9.一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一可執(zhí)行指令，所
10.一種終端，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于大模型的對話信息的生成方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行對話處理，生成待輸出的第二對話信息之后，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶錄入的第一對話信息之前，所述方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于已完成模型訓(xùn)練的對話大模型對所述第一對話信息、所述存檔記憶信息、所述工作記憶庫進行...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊傳華，李銀鋒，黃平，黃明星，周曉波，沈鵬，龔晨，
申請(專利權(quán))人：北京水滴科技集團有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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