【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据交互，尤其涉及一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统。
技术介绍
1、大语言模型（llm）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，大语言模型在自然语言处理和对话系统方面具有重要应用，可以用于生成自然语言回复、完成句子，并且模拟人类对话，与用户进行交流，这种能力在客服、虚拟助手和智能对话系统等领域具有广泛的应用价值，可以提供更具交互性和智能性的人机对话体验。
2、中国专利公开号：cn111753071b公开了一种基于人工智能的法律咨询交互方法及装置，包括如下步骤：获取用户端发送的法律咨询信息；对所述法律咨询信息进行预处理，提取出预设的规范词；在数据库的语言包中查找所述规范词，判断数据库的语言包中是否存在所述规范词；当数据库的语言包中存在所述规范词时，依据预设的映射关系，确定所述规范词所映射的法律条文和/或法律判例；向用户端反馈所确定的法律条文和/或法律判例；由此可见，所述基于人工智能的法律咨询交互方法及装置存在以下问题：根据语言模型映射的法律内容范围过小，易导致用户获得的咨询结果与用户需求不匹配，从而重复咨询，将咨询过程复杂化。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统，用以克服现有技术中根据语言模型映射的法律内容范围过小，易导致用户获得的咨询结果与用户需求不匹配的问题。
2、为实现上述目的，一方面，本专利技术提供一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，包括：
3、步骤s1，记录
4、步骤s2，使用大语言模型获取用户的第一咨询关键词和第二咨询关键词，并根据第一咨询关键词向用户提供第一反馈信息，根据第二咨询关键词向用户提供第二反馈信息；
5、步骤s3，获取用户第三咨询信息，确定第三咨询信息与所述第一咨询信息和所述第二咨询信息的咨询相关度；
6、步骤s4，根据所述咨询相关度确定当前用户的咨询类型，咨询类型包括上位咨询和下位咨询；
7、步骤s5，使用所述咨询相关度和所述咨询类型调整第三反馈信息范围，得到第三反馈信息；
8、步骤s6，获取用户第n咨询信息，重复上述步骤s3-步骤s5，根据用户的第n-1咨询信息和第n-2咨询信息确定第n咨询信息的咨询相关度，使用第n咨询信息的咨询相关度和咨询类型调整第n反馈信息范围，得到第n反馈信息；
9、其中，所述咨询信息为用户单次发出的有效信息。
10、进一步地，所述咨询关键词包括法律专业词、咨询动词以及咨询目标；
11、所述反馈信息根据预先设置的专业词库、咨询近义词库、咨询同义词库以及咨询联想词库确定；
12、其中，所述反馈信息的内容能够包含咨询关键词的全部内容。
13、进一步地，所述咨询相关度根据下式确定：
14、，
15、其中，σ为咨询相关度，a为咨询动词的相关词组总数，i=1，2，···，a，pi为第i组咨询动词相关词组的余弦相似度，b为无相关词组的咨询动词总数，c为咨询动词组数，j=1，2，···，c，qj为第j组咨询名词组的余弦相似度。
16、进一步地，在所述步骤s4中，根据所述咨询相关度确定当前用户的咨询类型过程包括：
17、判断所述咨询相关度是否大于等于预设咨询相关度；
18、若所述咨询相关度大于等于预设咨询相关度，则当前用户的咨询类型为下位咨询；
19、若所述咨询相关度小于预设咨询相关度，则当前用户的咨询类型为上位咨询；
20、其中，在当前用户的咨询类型为上位咨询时，若所述咨询相关度小于预设咨询相关度且大于等于0，则当前咨询用户的咨询类型为同向上位咨询；若所述咨询相关度小于0，则当前咨询用户的咨询类型为反向上位咨询。
21、进一步地，在所述步骤s5中，得到所述得到第三反馈信息过程包括：
22、使用大语言模型获取用户的第三咨询关键词；
23、根据所述第三咨询关键词确定所述第三反馈信息范围；
24、根据所述咨询类型确定所述第三反馈信息范围的调整方式；
25、根据所述咨询相关度确定所述第三反馈信息范围的调整量。
26、进一步地，得到所述得到第三反馈信息过程还包括：
27、若所述咨询类型为下位咨询，则所述第三反馈信息范围的调整方式为缩小范围；
28、若所述咨询类型为上位咨询，则所述咨询类型为上位咨询的调整方式为扩大范围；
29、其中，若所述咨询类型为同向上位咨询，则调整后的若所述咨询类型为上位咨询能够包含第一反馈信息和第二反馈信息；若所述咨询类型为反向上位咨询，则调整后的若所述咨询类型为上位咨询不包含第一反馈信息和第二反馈信息。
30、进一步地，在所述步骤s6中，得到所述第n反馈信息过程还包括：
31、判断n是否大于预设咨询次数；
32、若n是否大于等于预设咨询次数，则获取第n-1咨询信息的咨询相关度，对第n反馈信息范围进行二次调整，得到所述第n反馈信息；
33、若n是否小于预设咨询次数，则不对第n反馈信息范围进行二次调整，直接得到所述第n反馈信息。
34、进一步地，对于当前咨询结束后的用户开启新一轮咨询时，根据所述个体用户咨询库中的信息，确定第一咨询信息的咨询相关度，并确定该用户此次咨询是否为延续上一次咨询。
35、另一方面，本专利技术还提供一种用于基于大语言模型的法律咨询智能交互方法的系统，包括：
36、信息获取模块，其用以获取当前咨询用户的全部咨询信息与声纹信息，并使用大语言模型获取用户的咨询关键词和有效咨询信息；
37、信息库建立模块，其与所述信息获取模块相连，设置有若干个体用户咨询库，个体用户咨询库用以记录咨询用户的声纹信息、身份信息、全部咨询信息以及全部反馈信息；
38、分析模块，其分别与所述信息获取模块和所述信息库建立模块相连，用以根据用户的咨询信息确定咨询相关度和咨询类型；
39、反馈模块，其分别与所述分析模块和所述信息库建立模块相连，用以根据分析模块的分析结果与咨询问题的历史反馈信息确定每个咨询问题的反馈。
40、进一步地，所述个体用户咨询库包括：
41、声纹信息识别单元，其用以存储用户的声纹信息，并在该用户再次来咨询时能对其进行识别；
42、身份确定单元，其与所述声纹信息识别单元相连，用以根据声纹信息的识别结果确定当前用户是否为历史咨询用户；
43、咨询存储单元，其与所述声纹信息识别单元相连，用以记录用户的全部咨询信息以及全部反馈信息。
44、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，本专利技术使用声纹信息记录用户身份，能够准确记录和识别不同用户的咨询信息，有助于个性化服务和建立个体用户咨询库，提供更精准的反馈和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，所述咨询关键词包括法律专业词、咨询动词以及咨询目标；
3.根据权利要求2所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，所述咨询相关度根据下式确定：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，在所述步骤S4中，根据所述咨询相关度确定当前用户的咨询类型过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，在所述步骤S5中，得到所述得到第三反馈信息过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，得到所述得到第三反馈信息过程还包括：
7.根据权利要求6所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，在所述步骤S6中，得到所述第N反馈信息的过程还包括：
8.根据权利要求7所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，对于当前咨询结束后的用户开
9.一种应用于权利要求1-8任一项所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法的系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述个体用户咨询库，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，所述咨询关键词包括法律专业词、咨询动词以及咨询目标；
3.根据权利要求2所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，所述咨询相关度根据下式确定：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，在所述步骤s4中，根据所述咨询相关度确定当前用户的咨询类型过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的法律咨询智能交互方法，其特征在于，在所述步骤s5中，得到所述得到第三反馈信息过程包括：
6.根据权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡智慧，孙莉莉，李微，叶文鹏，
申请(专利权)人：武汉百智诚远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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