【技術實現步驟摘要】
本公開涉及大語言模型領域及金融科技領域，具體而言，涉及一種基于大語言模型的對話方法、裝置、介質及設備。
技術介紹
1、隨著金融科技與保險業(yè)的迅速融合，自然語言處理技術，特別是大語言模型如gpt-3、bert和roberta等，在保險等金融機構的業(yè)務流程優(yōu)化中展現出巨大潛力。這些模型經過大規(guī)模語料庫的預訓練，能夠高效處理文本生成、理解和分析任務，為提升客戶服務體驗、自動化業(yè)務處理提供了強有力的技術支持。
2、隨著技術的進步，人們開始探索將這些大語言模型應用于更加復雜的場景，如在保險這樣的企業(yè)級業(yè)務對話場景中，特別是在處理復雜的保險業(yè)務流程和函數調用時，相關技術仍面臨顯著挑戰(zhàn)。首先，企業(yè)級業(yè)務場景中的業(yè)務邏輯高度專業(yè)且復雜，以保險企業(yè)場景為例，其業(yè)務邏輯涵蓋保險產品設計、風險評估、理賠處理等多個環(huán)節(jié)，而現有模型的上下文感知能力有限，難以全面捕捉和理解這些特定業(yè)務語境中的關鍵信息，導致生成的響應往往無法精準匹配用戶的實際需求。其次，保險的業(yè)務環(huán)境動態(tài)多變，新的保險產品、政策和法規(guī)頻繁出臺，要求對話系統(tǒng)具備高度的靈活性和適應性。然而，當前的函數調用機制大多依賴于預定義的規(guī)則或插件，缺乏足夠的靈活性來應對這些變化，不僅限制了自動化處理的效率，還增加了操作失誤的風險。此外，隨著保險業(yè)務的不斷擴展和深化，對模型的微調和更新需求日益增加，但這一過程不僅成本高昂，還需要大量的標注數據和計算資源，給企業(yè)的it運維帶來了巨大壓力。
技術實現思路
1、本公開實施例至少提供一種基于大語言模型的對
2、本公開實施例提供了一種基于大語言模型的對話方法，包括：
3、獲取用戶在對話框中的當前輸入指令以及上下文信息，并利用上下文感知模塊對用戶的上下文信息進行感知；
4、將感知結果和所述當前輸入指令輸入給大語言模型進行解析，得到目標需求，并利用所述大語言模型在預先構建的業(yè)務函數知識圖譜中確定與所述目標需求對應的目標函數；
5、基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊，并根據目標函數執(zhí)行結果調用所述目標業(yè)務模塊生成應答信息，將所述應答信息在所述對話框中返回給用戶。
6、本公開實施例提供了一種基于大語言模型的對話裝置，包括：
7、信息感知模塊，用于獲取用戶在對話框中的當前輸入指令以及上下文信息；并利用上下文感知模塊對用戶的上下文信息進行感知，將感知結果和所述當前輸入指令輸入給大語言模型進行處理；
8、函數確定模塊，用于基于所述大語言模型對所述感知結果和所述當前輸入指令進行解析，得到目標需求；并利用所述大語言模型在預先構建的業(yè)務函數知識圖譜中確定與所述目標需求對應的目標函數；
9、函數調用模塊，用于基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊，并根據目標函數執(zhí)行結果調用所述目標業(yè)務模塊生成應答信息，將所述應答信息在所述對話框中返回給用戶。
10、本公開實施例提供了一種計算機設備，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執(zhí)行的機器可讀指令，當計算機設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執(zhí)行時執(zhí)行如上述任一可能的實施方式中所述的基于大語言模型的對話方法。
11、本公開實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器運行時實現如上述任一可能的實施方式中所述的基于大語言模型的對話方法。
12、本公開實施例中所提供的基于大語言模型的對話方法、裝置、介質及設備，通過上下文感知模塊與大語言模型的結合，深度挖掘用戶意圖并確定目標需求；隨后，在預先構建的業(yè)務函數知識圖譜中迅速定位并執(zhí)行相應的目標函數，同時基于大語言模型準確識別并調用目標業(yè)務模塊來生成應答信息，最后將應答信息返回給用戶。這樣，通過精準感知用戶上下文信息并結合大語言模型解析，準確確定用戶目標需求及對應業(yè)務函數，高效調用目標業(yè)務模塊生成應答，顯著提升了對話的準確性和自然性，增強了用戶體驗，同時大幅提高了交互質量與效率。
13、為使本公開的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。
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1.一種基于大語言模型的對話方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊之前，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，多個業(yè)務模塊包括一個全局共享層和與每個業(yè)務部門各自對應的業(yè)務邏輯層；所述基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊，并根據目標函數執(zhí)行結果調用所述目標業(yè)務模塊生成應答信息，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述針對每個所述業(yè)務模塊，基于與所述業(yè)務模塊對應的業(yè)務調整模塊根據所述業(yè)務部門對應的業(yè)務信息對所述業(yè)務模塊進行調整，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述應答信息在所述對話框中返回給用戶之后，還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述業(yè)務函數知識圖譜通過以下步驟構建：
7.根據權利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種基于大語言模型的對話裝置，其特征在于，包括：
9.一種存儲介質，其上存儲
10.一種計算機設備，包括存儲介質、處理器及存儲在存儲介質上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型的對話方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊之前，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，多個業(yè)務模塊包括一個全局共享層和與每個業(yè)務部門各自對應的業(yè)務邏輯層；所述基于所述大語言模型確定與所述目標需求對應的目標業(yè)務模塊，并根據目標函數執(zhí)行結果調用所述目標業(yè)務模塊生成應答信息，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述針對每個所述業(yè)務模塊，基于與所述業(yè)務模塊對應的業(yè)務調整模塊根據所述業(yè)務部門對應的業(yè)務信息對所述業(yè)務模塊進行調整，包括：
5.根據權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：沈東崎，袁美璐，
申請(專利權)人：中國平安財產保險股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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