本申請(qǐng)屬于人工智能，具體而言涉及一種智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，以大語言模型為代表的新一代人工智能技術(shù)帶來了革命性的突破。如何基于大語言模型對(duì)傳統(tǒng)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)進(jìn)行重構(gòu)升級(jí)成為了一個(gè)火熱的研究課題。

2、智能客服問答系統(tǒng)是自然語言處理最熱門的應(yīng)用方向之一，系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入生成對(duì)應(yīng)的回答以滿足用戶的需求，人類的自然語言表達(dá)方式多樣性很大，傳統(tǒng)的方法難以很好的應(yīng)對(duì)。而大語言模型具有強(qiáng)大的涌現(xiàn)能力，對(duì)于自然語言具備通用的理解能力，跨領(lǐng)域能力和靈活性極高。然而，傳統(tǒng)的智能客服問答系統(tǒng)意圖理解精度、場景遷移靈活性不高，需要進(jìn)行技術(shù)升級(jí)以提升客戶體驗(yàn)。

3、因此，基于大語言模型的智能客服問答系統(tǒng)成為熱點(diǎn)研究方向之一。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述的分析，本發(fā)明實(shí)施例旨在提供一種智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有智能客服問答系統(tǒng)整體準(zhǔn)確率存在局限的問題。

2、本申請(qǐng)的第一方面，提供了一種智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法，包括：

3、獲取用戶輸入的文本信息；

4、將所述文本信息輸入至創(chuàng)建的知識(shí)庫中進(jìn)行檢索召回，確定與所述文本信息相匹配的知識(shí)庫切片召回結(jié)果；

5、將所述文本信息以及所述知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到信息幻覺認(rèn)知結(jié)果；

6、若所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示存在幻覺，則不向用戶反饋基于檢索的問答；若所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示不存在幻覺，則將所述文本信息以及所述知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到最終回答結(jié)果；

7、其中，所述大語言模型為預(yù)先采用信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)大語言模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練得到，預(yù)先創(chuàng)建所述信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括收集文本、知識(shí)庫切片文本以及對(duì)應(yīng)的信息幻覺認(rèn)知結(jié)果，以識(shí)別文本和知識(shí)庫切片文本涉及的信息是否存在給定的知識(shí)庫中。

8、可選地，所述獲取用戶輸入的文本信息包括：

9、獲取用戶輸入的實(shí)時(shí)文本，獲取歷史會(huì)話記錄；

10、將所述實(shí)時(shí)文本與所述歷史會(huì)話記錄進(jìn)行拼接，得到文本信息。

11、可選地，所述將所述文本信息輸入至創(chuàng)建的知識(shí)庫中進(jìn)行檢索召回，確定與所述文本信息相匹配的知識(shí)庫切片召回結(jié)果包括：

12、使用向量化模型對(duì)所述文本信息進(jìn)行向量化，得到文本向量；

13、將所述文本向量輸入至知識(shí)庫進(jìn)行檢索召回，根據(jù)文本向量與知識(shí)庫中知識(shí)庫切片的向量相似度，取與文本向量相關(guān)度高的前n個(gè)知識(shí)庫切片作為知識(shí)庫切片召回結(jié)果。

14、可選地，所述信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集使用大語言模型進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注形式收集得到，或使用人工標(biāo)注形式收集得到。

15、可選地，使用大語言模型進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注形式收集得到所述信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括：

16、收集輸入樣本，所述輸入樣本包括用戶與系統(tǒng)交互的實(shí)際對(duì)話文本和知識(shí)庫切片文本；

17、利用大語言模型對(duì)每個(gè)輸入樣本進(jìn)行處理；讀取實(shí)際對(duì)話文本以及知識(shí)庫切片，預(yù)測該輸入樣本是否存在信息幻覺；

18、基于大語言模型的預(yù)測，自動(dòng)生成標(biāo)注結(jié)果；所述標(biāo)注結(jié)果包括是否存在信息幻覺的結(jié)果信息以及幻覺信息內(nèi)容。

19、6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的回答生成方法，其特征在于，在所述基于大語言模型的預(yù)測，自動(dòng)生成標(biāo)注結(jié)果之后還包括：

20、獲取對(duì)所述標(biāo)注結(jié)果的人工修正數(shù)據(jù)；

21、將所述人工修正數(shù)據(jù)輸入至大語言模型中，對(duì)所述大語言模型進(jìn)行微調(diào)。

22、可選地，采用lora高效微調(diào)方法、全參數(shù)微調(diào)方法、prefix?tuning微調(diào)方法中的任意一種對(duì)所述大語言模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。

23、可選地，在所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示存在幻覺之后還包括：

24、基于預(yù)先設(shè)置的拒答話術(shù)生成回答結(jié)果，所述問答結(jié)果用于指示用戶當(dāng)前信息有誤、和/或請(qǐng)求用戶輸入額外需求的信息。

25、本申請(qǐng)的第二方面，提供了一種智能客服問答系統(tǒng)，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一種所述的智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法。

26、本申請(qǐng)的第三方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一種所述的智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法。

27、本申請(qǐng)所提供的智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法，獲取用戶輸入的文本信息；將所述文本信息輸入至創(chuàng)建的知識(shí)庫中進(jìn)行檢索召回，確定與所述文本信息相匹配的知識(shí)庫切片召回結(jié)果；將所述文本信息以及所述知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到信息幻覺認(rèn)知結(jié)果；若所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示存在幻覺，則不向用戶反饋基于檢索的問答；若所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示不存在幻覺，則將所述文本信息以及所述知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到最終回答結(jié)果。本申請(qǐng)?jiān)谥R(shí)庫召回結(jié)果基礎(chǔ)上，使用大語言模型基于用戶輸入文本和知識(shí)庫召回結(jié)果進(jìn)行信息幻覺確認(rèn)，并將確認(rèn)結(jié)果傳遞給智能客服問答系統(tǒng)，輸出最終的回復(fù)結(jié)果，該過程能夠?qū)﹃P(guān)鍵實(shí)體要素信息是否正確進(jìn)行識(shí)別校驗(yàn)，提高了整體準(zhǔn)確率，從而提升智能客服問答系統(tǒng)的整體效果。

28、此外，本申請(qǐng)還提供了一種具有上述技術(shù)效果的智能客服問答系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

技術(shù)特征：

1.一種智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的回答生成方法，其特征在于，所述獲取用戶輸入的文本信息包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的回答生成方法，其特征在于，所述將所述文本信息輸入至創(chuàng)建的知識(shí)庫中進(jìn)行檢索召回，確定與所述文本信息相匹配的知識(shí)庫切片召回結(jié)果包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的回答生成方法，其特征在于，所述信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集使用大語言模型進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注形式收集得到，或使用人工標(biāo)注形式收集得到。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的回答生成方法，其特征在于，使用大語言模型進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注形式收集得到所述信息幻覺認(rèn)知對(duì)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的回答生成方法，其特征在于，在所述基于大語言模型的預(yù)測，自動(dòng)生成標(biāo)注結(jié)果之后還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的回答生成方法，其特征在于，采用lora高效微調(diào)方法、全參數(shù)微調(diào)方法、prefix?tuning微調(diào)方法中的任意一種對(duì)所述大語言模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的回答生成方法，其特征在于，在所述信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示存在幻覺之后還包括：

9.一種智能客服問答系統(tǒng)，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的智能權(quán)利要求書zsp240501cn客服問答系統(tǒng)回答生成方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及一種智能客服問答系統(tǒng)回答生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)獲取用戶輸入的文本信息；將文本信息輸入至創(chuàng)建的知識(shí)庫中進(jìn)行檢索召回，確定與文本信息相匹配的知識(shí)庫切片召回結(jié)果；將文本信息以及知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到信息幻覺認(rèn)知結(jié)果；若信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示存在幻覺，則不向用戶反饋基于檢索的問答；若信息幻覺認(rèn)知結(jié)果指示不存在幻覺，則將文本信息以及所述知識(shí)庫切片召回結(jié)果輸入至大語言模型中，得到最終回答結(jié)果。本申請(qǐng)基于用戶輸入文本和知識(shí)庫召回結(jié)果進(jìn)行信息幻覺確認(rèn)，并基于確認(rèn)結(jié)果輸出最終的回復(fù)結(jié)果，提高了整體準(zhǔn)確率，從而提升智能客服問答系統(tǒng)的整體效果。

技術(shù)研發(fā)人員：劉海波,王雷,施緒灝,曹宇慧,王仿
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京智譜華章科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6