【技术实现步骤摘要】
外呼通话中机器人回复方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种外呼通话中机器人回复方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术飞速发展，外呼机器人被应用到各种领域。通过外呼机器人可以与用户的沟通，减少人力参与。但是在实际应用外呼机器人与用户进行通话时，经常出现外呼机器人回复的内容与实际不符，不能精确响应用户请求。所以，如何能使外呼机器人精准响应用户请求，成为本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供一种外呼通话中机器人回复方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中预设的大语言模型利用目标领域的录音文件训练得到，使得通过预设的大语言模型得到的机器人回复内容更有针对性，并且利用外呼通话中的所有通话记录对应的原有文本信息，以及由获取的用户的请求语音转化的文本信息，共同输入预设的大语言模型中，预设的大语言模型结合外呼通话中所有通话记录，输出在目标领域中更为精准的响应用户请求的机器人回复内容。
[0004]第一方面，本...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种外呼通话中机器人回复方法，其特征在于，包括：获取用户的请求语音；将所述请求语音转化为文本信息；将所述文本信息和原有文本信息输入到预设的大语言模型，得到第一输出结果，并将所述第一输出结果作为机器人回复内容，其中所述原有文本信息为本次外呼通话中历史通话记录转化的文本信息，所述预设的大语言模型根据目标领域的录音文件训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的大语言模型根据目标领域的录音文件训练得到的步骤包括：获取目标领域中的录音文件集，所述录音文件集中包括多个录音文件，所述录音文件包括样本请求数据和样本回复数据；将所述录音文件转换为样本文本，所述样本文本包括所述样本请求数据对应的样本请求文本和所述样本回复数据对应的样本回复文本；利用所述样本文本训练第一预训练大语言模型，得到预设的大语言模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用样本文本训练第一预训练大语言模型，得到预设的大语言模型的步骤包括：利用所述样本文本训练第一预训练大语言模型，得到修正模型；将所述样本文本中的样本请求文本输入到所述修正模型，以输出修正回复结果；将所述修正回复结果输入预设的奖励模型，以输出奖励分值，所述奖励分值用于表征修正回复结果和与所述样本请求文本对应的样本回复文本的相似度；利用所述奖励分值和样本文本对所述修正模型进行强化学习，得到预设的大语言模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：通过预设样本训练基底模型，得到预设的基底模型，其中所述预设样本包括目标领域中的文件信息，所述文件信息包括录音文件和文字文件。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用奖励分值和样本文本对所述修正模型进行强化学习，得到预设的大语言模型的步骤包括：利用所述奖励分值和样本文本对修正模型进...
【专利技术属性】
技术研发人员：张航飞，黄明星，王福钋，沈鹏，周晓波，
申请(专利权)人：北京水滴科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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