本发明专利技术公开了一种基于大语言模型的语音问答构建方法，包括：获取企业信息；根据所述企业信息构建企业prompt，将所述企业prompt输入大语言模型中获取若干第一行业知识点；对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重获取第二行业知识点；根据所述第二行业知识点，构建问卷prompt，将所述问卷prompt输入大语言模型中获取话术问卷，通过所述话术问卷获取企业知识；根据所述企业知识构建话术prompt，将所述话术prompt输入大语言模型中获取应答话术；获取所述应答话术的语音答复信息，构建语音问答话术库，所述语音问答话术库包括问题以及对应的语音答复信息。本发明专利技术通过大语言模型自动挖掘行业知识并生成话术问卷快速搜集企业知识，以快速支撑话术冷启动。以快速支撑话术冷启动。以快速支撑话术冷启动。
【技术实现步骤摘要】
一种基于大语言模型的语音问答构建方法、装置及介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于大语言模型的语音问答构建方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]智能语音问答系统是一种根据用户问题自动进行答复的系统，目前，语音问答系统被广泛应用于企业的客服、销售等场景，由于采购方通常需要通过电话咨询的方式获取企业相关的产品或服务信息，因此企业的语音问答系统的回答质量会直接影响到采购方的成交意愿。
[0003]现有的企业语音问答系统在构建时，首先需要工作人员设计面向企业的问卷，问卷包含了采购方在通话中可能提及的产品相关问题，企业通过录音的方式回答问题，以实现适用于该企业的语音问答系统的冷启动，但现有技术往往面临如下问题：
[0004]1、工作人员对企业及其行业了解不深，工作人员需要花费精力了解行业知识，以使设计问卷难以贴合实际采购方所关注的知识点。
[0005]2、话术问卷构建过程繁琐，需要企业、工作人员多次配合，企业人员需要回答问卷问题并进行录音，降低了生成效率。
[0006]3、工作人员提供的问题不能覆盖到较冷门的知识点，在采购方询问时无法获得需要的信息。
技术实现思路
[0007]为了解决上述问题，本专利技术第一方面公开了一种基于大语言模型的语音问答构建方法，所述方法包括：
[0008]通过语音交互或文字交互获取企业信息，所述企业信息包括企业名称、话术名称及产品信息；
[0009]根据所述企业信息构建企业prompt，将所述企业prompt输入大语言模型中获取若干第一行业知识点；
[0010]对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重，以获取第二行业知识点；
[0011]根据所述第二行业知识点，构建问卷prompt，将所述问卷prompt输入大语言模型中获取话术问卷，通过所述话术问卷获取企业知识；
[0012]根据所述企业知识构建话术prompt，将所述话术prompt输入大语言模型中获取应答话术；
[0013]获取所述应答话术的语音答复信息，构建语音问答话术库，所述语音问答话术库包括问题以及对应的语音答复信息。
[0014]进一步的实施例，所述企业prompt用于引导所述大语言模型在电销场景下询问所述产品信息相关的第一行业知识点。
[0015]进一步的实施例，所述问卷prompt用于引导所述大语言模型将所述第二行业知识
点转化为问题以及参考回答要素，基于所述参考回答要素生成参考回答样例，结合所述问题、参考回答要素以及参考回答样例生成话术问卷。
[0016]进一步的实施例，所述话术prompt用于引导所述大语言模型将所述企业知识转化为基于客服角色的应答话术。
[0017]进一步的实施例，对所述第一行业知识点进行知识凝练时，使用语义匹配模型对数个所述第一行业知识点进行交叉匹配，并通过投票机制筛选出高频率的所述第一行业知识点。
[0018]进一步的实施例，对所述第一行业知识点进行知识去重时，对知识凝练后的所述第一行业知识点通过所述语义匹配模型进行重复判定以去除所述第一行业知识点中相同的知识点。
[0019]进一步的实施例，当所述语音问答话术库运行时，以设定的周期进行知识发现，所述知识发现包括：在所述语音问答话术库运行时，收集问题并通过所述语义匹配模型进行聚类，获取第三行业知识点，将所述第三行业知识点补充至所述第一行业知识点中。
[0020]进一步的实施例，在对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重，获取第二行业知识点后，还包括：根据所述第二行业知识点构建问题prompt，所述问题prompt用于指导所述大语言模型获取对应所述第二行业知识点的若干问题形式；将所述第二行业知识点的若干问题形式补充至所述语音问答话术库。
[0021]进一步的实施例，获取所述应答话术的语音答复信息时，通过TTS接口将文本形式的所述应答话术转换为语音形式的所述语音答复信息。
[0022]本专利技术第二方面公开了一种基于大语言模型的语音问答构建装置，所述装置包括：
[0023]信息获取模块，其用于通过语音交互或文字交互获取企业信息，所述企业信息包括企业名称、话术名称及产品信息；
[0024]第一知识点模块，其用于根据所述企业信息构建企业prompt，将所述企业prompt输入大语言模型中获取若干第一行业知识点；
[0025]第二知识点模块，其用于对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重，以获取第二行业知识点。
[0026]问卷生成模块，其用于根据所述第二行业知识点，构建问卷prompt，将所述问卷prompt输入大语言模型中获取话术问卷，通过所述话术问卷获取企业知识；
[0027]话术生成模块，其用于根据所述企业知识构建话术prompt，将所述话术prompt输入大语言模型中获取应答话术；
[0028]话术构建模块，其用于获取所述应答话术的语音答复信息，构建语音问答话术库，所述语音问答话术库包括问题以及对应的语音答复信息。
[0029]本专利技术第三方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本专利技术第一方面公开的基于大语言模型的语音问答构建方法中的部分或全部步骤。
[0030]与现有技术相比，本专利技术实施例具有以下有益效果：
[0031]本专利技术实施例中，首先获取企业信息，以判断企业所在的行业知识；基于大语音模型构建企业prompt获取第一行业知识点，并根据第一行业知识点生成话术问卷；充分利用
了大语言模型中包括了海量行业知识的优点，使得生成的第一行业知识点更加全面贴切，免去了工作人员了解行业知识的过程，提高了语音问答话术的制作效率。通过话术问卷收集企业知识，企业可以通过语音或者文字的方式将企业知识补充到对应的问题下，快速支撑话术的冷启动。通过知识凝练以及知识去重使得知识点更加贴合采购商所关注的热点，确保收集到的企业知识能够用于回答大部分问题。通过话术prompt将企业知识转化为正式回答，并进一步转化为语音形式的语音答复信息以回答采购商的问题，有效减少了企业的负担，帮助企业快速构建产品话术。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本专利技术实施例公开的一种基于大语言模型的语音问答构建方法的流程示意图；
[0034]图2是本专利技术实施例公开的一种基于大语言模型的语音问答构建装置的结构示意图；
[0035]图3是本专利技术实施例公开的一种计算机存储介质的结构示意图。
具体实施例
[0036]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，所述方法包括：通过语音交互或文字交互获取企业信息，所述企业信息包括企业名称、话术名称及产品信息；根据所述企业信息构建企业prompt，将所述企业prompt输入大语言模型中获取若干第一行业知识点；对所述第一行业知识点进行知识凝练和知识去重，以获取第二行业知识点；根据所述第二行业知识点，构建问卷prompt，将所述问卷prompt输入大语言模型中获取话术问卷，通过所述话术问卷获取企业知识；根据所述企业知识构建话术prompt，将所述话术prompt输入大语言模型中获取应答话术；获取所述应答话术的语音答复信息，构建语音问答话术库，所述语音问答话术库包括问题以及对应的语音答复信息。2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，所述企业prompt用于引导所述大语言模型在电销场景下询问所述产品信息相关的第一行业知识点。3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，所述问卷prompt用于引导所述大语言模型将所述第二行业知识点转化为问题以及参考回答要素，基于所述参考回答要素生成参考回答样例，结合所述问题、参考回答要素以及参考回答样例生成话术问卷。4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，所述话术prompt用于引导所述大语言模型将所述企业知识转化为基于客服角色的应答话术。5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，对所述第一行业知识点进行知识凝练时，使用语义匹配模型对数个所述第一行业知识点进行交叉匹配，并通过投票机制筛选出高频率的所述第一行业知识点。6.根据权利要求5所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，对所述第一行业知识点进行知识去重时，对知识凝练后的所述第一行业知识点通过所述语义匹配模型进行重复判定以去除所述第一行业知识点中相同的知识点。7.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语音问答构建方法，其特征在于，当所述语...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈开冉，黎展，陶峰，
申请(专利权)人：广州探迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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