【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能大语言模型领域，并且更具体地涉及一种基于大语言模型的对话处理方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、当前随着人工智能技术的不断发展，人工智能对话系统也在不断进步。然而现有的人工智能对话系统还存在以下问题：1)缺乏对用户对话历史的有效管理，无法准确提取用户的喜好和习惯。2)对于情感因素的处理较为薄弱，难以提供情感丰富且更个性化的交互体验。3)难以同时处理结构化与非结构化的用户数据，灵活性不足。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请旨在提供一种基于大语言模型的对话处理方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
2、根据本申请的第一方面，提供一种基于大语言模型的对话处理方法，所述方法包括：s1：对当前轮次获取的对话信息进行预处理以筛选出待结构化信息，调用所述大语言模型对所述待结构化信息进行结构化抽取以生成结构化信息，并将所述结构化信息存储到数据库；s2：从所述数据库召回与所述当前轮次获取的对话信息相关联的结构化信息和非结构化总结信息，并且对所召回的结构化信息和非结构化总结信息进行相关性分析以生成回复信息，其中所述非结构化总结信息是基于步骤s3生成并存储于所述数据库中的；所述步骤s3为：对设定时间段内获取的对话信息进行预处理以筛选出待总结对话信息，调用所述大语言模型对所述待总结对话信息进行总结处理以生成非结构化总结信息。
3、根据本申请一实施例所述的基于大语言模型的对话处理方法，其中在所述s1和/
4、根据本申请一实施例所述的基于大语言模型的对话处理方法，其中所述s1还包括：在所述调用所述大语言模型之前，判断所述待结构化信息是否满足生成条件，在满足所述生成条件的情况下，调用所述大语言模型对所述待结构化信息进行结构化抽取以生成所述结构化信息。
5、根据本申请一实施例所述的基于大语言模型的对话处理方法，其中所述s2进一步包括：利用点嵌入点相似度从所述数据库召回与所述当前轮次获取的对话信息相关联的结构化信息和非结构化总结信息。
6、根据本申请一实施例所述的基于大语言模型的对话处理方法，其中所述s3进一步包括：调用所述大语言模型来判断所述待总结对话信息是否符合总结策略，若是，则对所述待总结对话信息进行总结处理以生成所述非结构化总结信息。
7、根据本申请一实施例所述的基于大语言模型的对话处理方法，其中所述相关性分析包括：对所述结构化信息和所述非结构化总结信息进行相关性评分排序以及信息重组。
8、根据本申请的第二方面，提供一种基于大语言模型的对话处理系统，所述对话处理系统包括结构化处理模块、召回分析模块以及非结构化总结模块：所述结构化处理模块配置成：对当前轮次获取的对话信息进行预处理以筛选出待结构化信息，调用所述大语言模型对所述待结构化信息进行结构化抽取以生成结构化信息，并将所述结构化信息存储到数据库；所述召回分析模块配置成：从所述数据库召回与所述当前轮次获取的对话信息相关联的结构化信息和非结构化总结信息，并且对所召回的结构化信息和非结构化总结信息进行相关性分析以生成回复信息，其中所述非结构化总结信息是由所述非结构化总结模块生成并存储于所述数据库中的；以及所述非结构化总结模块配置成：对设定时间段内获取的对话信息进行预处理以筛选出待总结对话信息，调用所述大语言模型对所述待总结对话信息进行总结处理以生成非结构化总结信息。
9、根据本申请的第三方面，提供一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器存储有指令，所述指令在由所述处理器执行时，实行根据本申请的第一方面所述的基于大语言模型的对话处理方法。
10、根据本申请的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其包括指令，所述指令在由处理器执行时，实行根据本申请的第一方面所述的基于大语言模型的对话处理方法。
11、根据本申请的第五方面，提供一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实行根据本申请的第一方面所述的基于大语言模型的对话处理方法。
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1.一种基于大语言模型的对话处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，在所述S1和/或所述S3中，所述预处理进一步包括对所述对话信息进行数据清理和噪声过滤。
3.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述S1还包括：在所述调用所述大语言模型之前，判断所述待结构化信息是否满足生成条件，在满足所述生成条件的情况下，调用所述大语言模型对所述待结构化信息进行结构化抽取以生成所述结构化信息。
4.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述S2进一步包括：利用点嵌入点相似度从所述数据库召回与所述当前轮次获取的对话信息相关联的结构化信息和非结构化总结信息。
5.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述S3进一步包括：调用所述大语言模型来判断所述待总结对话信息是否符合总结策略，若是，则对所述待总结对话信息进行总结处理以生成所述非结构化总结信息。
6.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述相关性分析包括：对所述结构化信息和所述非结构化总结信息进行相关性评分
7.一种基于大语言模型的对话处理系统，其特征在于，所述对话处理系统包括结构化处理模块、召回分析模块以及非结构化总结模块：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有指令，所述指令在由所述处理器执行时，实行根据权利要求1-6中任一项所述的对话处理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令在由处理器执行时，实行根据权利要求1-6中任一项所述的对话处理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，根据权利要求1-6中任一项所述的对话处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的对话处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，在所述s1和/或所述s3中，所述预处理进一步包括对所述对话信息进行数据清理和噪声过滤。
3.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述s1还包括：在所述调用所述大语言模型之前，判断所述待结构化信息是否满足生成条件，在满足所述生成条件的情况下，调用所述大语言模型对所述待结构化信息进行结构化抽取以生成所述结构化信息。
4.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述s2进一步包括：利用点嵌入点相似度从所述数据库召回与所述当前轮次获取的对话信息相关联的结构化信息和非结构化总结信息。
5.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述s3进一步包括：调用所述大语言模型来判断所述待总结对话信息是否符合总结策略，若是，则对所述待总...
【专利技术属性】
技术研发人员：王安娜，刘达，张志宇，刘盛强，殷东秀，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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