【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种线索生成方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、对电商、教育、金融等c端企业来说，内容营销是非常重要的一个拓客渠道。企业可以从上述渠道对应的社交平台中获取潜在用户的沟通内容、弹幕、评论等互动信息，对互动信息进行数据清洗和分析之后便可以获得业务线索。但是，由于上述社交平台对应的互动信息内容量非常大，海量的内容需要投入大量的人力物力进行筛选和处理。
2、现有技术中，利用营销自动化（marketingautomation，ma）工具连接社交平台，并将用户发布的评论、弹幕等互动信息导入到客户关系管理（customer relationshipmanagement，crm）系统中。但随后的信息分析处理需要人工处理并转化成业务线索，进而将业务线索交给销售团队进行线索跟踪和商机转化。但依赖人工处理对海量的互动信息进行处理分析，当存在海量的互动信息的情况下，线索生成的效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种线索生成方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中线索生成的效率低下的缺陷，实现提升线索生成的效率，避免业务线索流失。
2、第一方面，本专利技术提供一种线索生成方法，该方法包括：
3、对用户互动信息进行结构化处理，得到结构化的互动信息；所述用户互动信息为利用第一应用程序接口从至少一个营销应用中用户的互动内容提取得到的；
4、利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果；p>
5、利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索。
6、可选地，所述第一提示结果为采用键值对格式存储的结构化数据；所述第一提示词用于表征利用至少一个目标标签对所述结构化的互动信息进行分析处理得到各所述目标标签对应的结构化数据，所述结构化数据中包含用户购买意向、用户信息以及意向产品各自对应的属性值；所述利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果，包括：
7、利用所述大语言模型，确定所述第一提示词中包含的各所述目标标签；
8、利用所述大语言模型，基于各所述目标标签在所述结构化的互动信息中进行匹配查询，得到各所述目标标签各自对应的取值；
9、将各所述目标标签以及各所述目标标签各自对应的取值确定为所述第一提示结果对应的结构化数据。
10、可选地，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为有购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，包括：
11、确定所述第一提示结果中包含的用户信息对应的属性值以及意向产品对应的属性值；
12、调用所述第二应用程序接口，根据所述用户信息对应的属性值以及所述意向产品对应的属性值，在所述目标应用中创建所述目标线索。
13、可选地，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为无购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，包括：
14、确定所述第一提示结果中包含的用户信息对应的属性值，对所述用户信息对应的属性值进行标记，得到标记后的用户信息对应的属性值；
15、调用第二应用程序接口，根据所述标记后的用户信息对应的属性值，创建所述目标线索。
16、可选地，所述利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果之前，还包括：
17、利用所述大语言模型对原始提示词进行编译优化，得到第一提示词。
18、可选地，所述目标应用包括以下至少一项：客户关系管理crm系统、协同管理oa系统、销售系统。
19、可选地，所述方法还包括：
20、利用第二提示词，根据预设的质量评价标准对至少一个所述目标线索进行质检评分，得到各个所述目标线索对应的评分；
21、对各个所述目标线索对应的评分从高到低进行排序，得到排序结果；
22、根据所述排序结果将各个所述目标线索分配至运营人员跟进。
23、第二方面，本专利技术还提供一种线索生成装置，该装置包括：
24、信息提取模块，用于对用户互动信息进行结构化处理，得到结构化的互动信息；所述用户互动信息为利用第一应用程序接口从至少一个营销应用中用户的互动内容提取得到的；
25、线索生成模块，用于利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果；
26、利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索。
27、第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述线索生成方法。
28、第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述线索生成方法。
29、第五方面，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述线索生成方法。
30、本专利技术提供的一种线索生成方法、装置、设备和存储介质，通过对用户互动信息进行结构化处理，得到结构化的互动信息，其中，用户互动信息为利用第一应用程序接口从至少一个营销应用中用户的互动内容提取得到的；然后，利用大语言模型，根据结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果；进而，利用大语言模型，根据第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索。
31、本专利技术实施例提供的方法中，首先利用第一应用程序接口从至少一个营销应用中用户的互动内容提取得到用户互动信息，对用户互动信息进行结构化处理；然后，基于结构化的互动信息利用第一提示词和大模型进行交互，生成第一提示结果；进而，根据第一提示结果，利用大语言模型调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，本实施例中创造性地使用提示词与大模型进行交互，基于结构化的互动信息创建目标线索，提升了线索生成的效率，避免业务线索流失。
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1.一种线索生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线索生成方法，其特征在于，所述第一提示结果为采用键值对格式存储的结构化数据；所述第一提示词用于表征利用至少一个目标标签对所述结构化的互动信息进行分析处理得到各所述目标标签对应的结构化数据，所述结构化数据中包含用户购买意向、用户信息以及意向产品各自对应的属性值；所述利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果，包括：
3.根据权利要求2所述的线索生成方法，其特征在于，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为有购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，包括：
4.根据权利要求2所述的线索生成方法，其特征在于，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为无购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，包括：
5.根据权利要求1所述的线索生成方法，其特征在于，所述利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息
6.根据权利要求1-5任一项所述的线索生成方法，其特征在于，所述目标应用包括以下至少一项：客户关系管理CRM系统、协同管理OA系统、销售系统。
7.根据权利要求1-5任一项所述的线索生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种线索生成装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述线索生成方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述线索生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种线索生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线索生成方法，其特征在于，所述第一提示结果为采用键值对格式存储的结构化数据；所述第一提示词用于表征利用至少一个目标标签对所述结构化的互动信息进行分析处理得到各所述目标标签对应的结构化数据，所述结构化数据中包含用户购买意向、用户信息以及意向产品各自对应的属性值；所述利用大语言模型，根据所述结构化的互动信息和第一提示词生成第一提示结果，包括：
3.根据权利要求2所述的线索生成方法，其特征在于，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为有购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第二应用程序接口在目标应用中创建目标线索，包括：
4.根据权利要求2所述的线索生成方法，其特征在于，在所述第一提示结果中包含的用户购买意向对应的属性值为无购买意向的情况下，所述利用所述大语言模型，根据所述第一提示结果，调用第...
【专利技术属性】
技术研发人员：于鹏，
申请(专利权)人：北京仁科互动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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