【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大模型交互，具体涉及一种基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法。
技术介绍
1、随着社会的发展，人工智能的兴起促使了一系列大语言模型的诞生。大语言模型指的是通过大规模文本语料上训练且包括至少百亿级别参数的语言模型，旨在理解和生成人类语言，并通过这种大量的文本训练方式，执行广泛的交互和生成式任务。
2、现有技术中，一般通过用户的提示词并将提示词抽象为token的方式令大语言模型理解并在一次交互过程中记忆用户的交互行为并生成短期有逻辑、可认同的交互，但是通过提示词token的交互方式虽然以简洁的输入获得了效果较为理想的对话和生成式任务，但在长时间的交互过程中存在输出结果与历史输出结果不一致的问题。
3、鉴于此，亟待提出一种基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，在现有的大模型基础上解决长时间交互的输出结果一致问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，以解决长时间交互的输出结果一致问题。
2、本专利技术的第一方...
【技术保护点】
1.一种基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，每组所述token池由一个大语言模型存储，并建立对应的映射规则，所述映射规则包括：
3.根据权利要求2所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行所述自检测的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行第一自检测的具体步骤如下：
5.根据权利要求2所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行第二自检
【技术特征摘要】
1.一种基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，每组所述token池由一个大语言模型存储，并建立对应的映射规则，所述映射规则包括：
3.根据权利要求2所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行所述自检测的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行第一自检测的具体步骤如下：
5.根据权利要求2所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于，执行第二自检测的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于记忆回溯的大语言模型智能交互方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙志明，樊刚正，鲍昕宇，高明，
申请(专利权)人：江苏汇智智能数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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