【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，具體為基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法。
技術介紹
1、隨著人工智能的不斷發展，多輪對話系統逐漸成為智能客服、虛擬助手等領域的重要應用核心。通過自然語言的理解和生成，與用戶進行高效交互是這些系統的主要目標。然而，在多輪對話場景中，如何利用對話歷史生成高質量的自然語言回復始終是一個亟待解決的技術難題。現有方法雖然在一定程度上取得了進展，但在應對復雜上下文和生成精準、連貫回復方面仍存在諸多局限性。
2、傳統的多輪對話系統通常依賴規則模板或語義向量檢索技術。規則模板雖然結構化明確，但由于其靜態特性，無法適應用戶多樣化的需求，尤其是在處理動態語境和復雜對話場景時表現出較大局限性。而語義向量檢索雖然可以對歷史對話進行一定程度的篩選，但其對于高維語義空間中信息的關聯性提取不夠精準，容易引入冗余或無關內容。這些問題使得生成的回復常常缺乏上下文適配性，甚至可能顯得生硬、不自然。
3、此外，在多輪對話系統中，歷史對話的動態性和多樣性為上下文處理帶來了顯著挑戰。系統需要在對話歷史中快速篩選出與當前請求最相關的信息，同時避免冗余和噪聲的干擾。然而，簡單的線性組合或檢索方法常常會導致信息篩選過度或不足，影響生成內容的連貫性和焦點。更為重要的是，現有技術缺乏生成質量的動態控制機制，對生成內容的準確性和適配性無法進行實時優化。
4、因此，為解決上述問題，本專利技術提出了基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法。
技術實現思路>
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，解決了多輪對話系統中如何精準提取相關上下文信息并動態構建最優prompt，以生成語義連貫、內容相關且自然合理的回復的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，包括以下步驟：
3、s1、對歷史對話數據和用戶輸入進行文本預處理，包括動態生成查詢關鍵詞、驗證和解析用戶上傳文件，并提取核心內容；
4、s2、利用預訓練語言模型將歷史對話和用戶請求映射為語義向量，結合關鍵詞權重進行匹配，構建歷史向量集合與用戶請求向量；
5、s3、基于凸優化方法從歷史對話向量中提取與用戶請求最相關的上下文片段，結合網絡爬蟲抓取的高相關內容，并通過稀疏優化問題篩選上下文；
6、s4、構建動態prompt模板，將提取的上下文片段、用戶請求和生成指令整合生成prompt；
7、s5、將生成的prompt輸入生成式語言模型中進行處理，生成自然語言回復文本；
8、s6、根據生成質量評估結果對稀疏優化參數與prompt模板設計進行優化。
9、優選的，所述s1步驟包括以下子步驟：
10、s1.1、對歷史對話數據和用戶輸入進行分句與分詞處理，過濾停用詞并進行詞性標注與依存關系解析；
11、s1.2、系統根據用戶輸入內容動態生成查詢關鍵詞，并結合語義相似度篩選高相關性關鍵詞，確保檢索精準；
12、s1.3、驗證用戶上傳文件格式，包括pdf、docx和markdown，清理無關字符并提取文件核心內容供后續知識庫檢索。
13、優選的，所述s2步驟包括以下子步驟：
14、s2.1、通過句子嵌入模型將歷史對話數據映射為向量表示，形成歷史向量集合；
15、s2.2、將用戶請求文本映射為語義向量，結合動態生成的關鍵詞權重，基于詞頻與位置權重計算相關性得分，以優化向量化結果；
16、s2.3、構建歷史對話語義向量集合v和用戶請求向量。
17、優選的，所述s3步驟中提取與用戶請求最相關上下文片段的過程包括以下內容：
18、s3.1、系統通過網絡爬蟲模擬搜索引擎行為，實時抓取網頁內容，并提取高相關性的文本數據；
19、s3.2、構建稀疏優化問題，其目標函數為：
20、
21、其中，為用戶請求向量，為歷史對話向量，為稀疏系數向量,λ為稀疏正則化參數；
22、s3.3、系統內置異常處理機制，支持網絡請求的自動重試并記錄異常日志。
23、優選的，所述s3.2步驟中稀疏優化問題通過交替方向乘子法進行求解，具體包括：
24、更新稀疏系數α：
25、
26、其中，為第k+1次迭代中優化得到的稀疏系數向量，α為當前迭代中待優化的稀疏系數向量，為用戶請求的語義向量表示，為歷史對話的語義向量表示，n為歷史對話的總輪次，為歷史對話向量的線性組合，擬合用戶請求向量，為重構誤差項，ρ為懲罰因子，為約束項，為第k次迭代中更新的稀疏變量,為第k次迭代中的拉格朗日乘子；
27、更新稀疏性約束變量z：
28、
29、其中，為第k+1次迭代中更新的稀疏變量，為軟閾值函數，為第k+1次迭代中優化得到的稀疏系數向量，為第k次迭代中的拉格朗日乘子，λ為正則化參數，ρ為懲罰因子；
30、更新拉格朗日乘子μ：
31、
32、其中，為第k+1次迭代中更新的拉格朗日乘子，為第k次迭代中的拉格朗日乘子，ρ為懲罰因子，為第k+1次迭代優化得到的稀疏系數向量，為第k+1次迭代更新的稀疏變量；
33、重復迭代，直到稀疏系數滿足預設收斂條件。
34、優選的，所述s3.2步驟中稀疏優化結果為稀疏系數向量，從中篩選出非零權重對應的歷史對話片段集合，其表達式為：
35、
36、其中，為與用戶請求最相關的上下文片段。
37、優選的，所述s4步驟中動態prompt模板的構建包括：
38、提取背景信息：將提取出的歷史對話片段集合按時間順序或語義重要性排序；
39、用戶請求內容：將用戶當前輸入的請求文本整合至模板中；
40、指令設計：明確生成指令內容，包括語氣、風格和長度限制。
41、優選的，所述s5步驟包括以下具體步驟：
42、s5.1、對生成的prompt輸入生成式語言模型，并觸發生成任務；
43、s5.2、基于歷史對話片段和語義檢索結果，對生成模型的輸出進行上下文一致性驗證，通過計算生成文本與輸入prompt的語義相關性得分篩選最佳輸出；
44、s5.3、對生成模型的輸出文本按照預設格式進行處理，包括自動斷句、標點符號調整以及關鍵內容的加權排序；
45、s5.4、對生成結果進行評估，根據生成質量的實時反饋調整prompt內容，并重新執行生成步驟，直至滿足輸出質量要求。
46、優選的，所述s6步驟中生成質量的評估包括以下指標：
47、語義相關性：計算用戶請求向量與生成回復向量的余弦相似度；
48、上下文連貫性：通過bleu和rouge-l指標評估生成文本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S1步驟包括以下子步驟：
3.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S2步驟包括以下子步驟：
4.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S3步驟中提取與用戶請求最相關上下文片段的過程包括以下內容：
5.根據權利要求4所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S3.2步驟中稀疏優化問題通過交替方向乘子法進行求解，具體包括：
6.根據權利要求4所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S3.2步驟中稀疏優化結果為稀疏系數向量，從中篩選出非零權重對應的歷史對話片段集合，其表達式為：
7.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于
8.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S5步驟包括以下具體步驟：
9.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S6步驟中生成質量的評估包括以下指標：
10.根據權利要求9所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述S6步驟中余弦相似度的計算公式如下：
...【技術特征摘要】
1.基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述s1步驟包括以下子步驟：
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4.根據權利要求1所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述s3步驟中提取與用戶請求最相關上下文片段的過程包括以下內容：
5.根據權利要求4所述的基于人機對話歷史及語義檢索的prompt自動構建方法，其特征在于，所述s3.2步驟中稀疏優化問題通過交替方向乘子法進行求解，具體包括：
6.根據權利要求4所述的基于人機...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王雪芳，楊珍豪，
申請(專利權)人：北京億安天下科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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