【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种应用于大语言模型的提示文本生成方法、答复生成方法及装置。
技术介绍
1、人工智能进入大语言模型的时代，大语言模型的功能不仅仅是对话和聊天。利用大语言模型的理解能力，可以支持不同使用场景的需求。例如，文生文、文生图、文生视频。prompt(提示文本)是一种想大语言模型提供的输入，通常是对用户所输入的指令进行理解后得到的，大语言模型基于提示文本生成对应的答复。因此，提示文本的生成和确定对大语言模型的使用至关重要。
2、传统提示文本的生成往往采用预设的方式，即采用默认的提示文本作为大语言模型的输入，但这种方式下提示文本单一，导致了基于提示文本生成的答复接近，甚至相同。极大影响了答复的多样化程度，从而影响用户体验。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种应用于大语言模型的提示文本生成方法、答复生成方法及装置，以便提高答复生成的多样性，提高用户体验。
2、本申请提供了如下方案：
3、第一方面，提供了一种应用于大语言模型的提示文本生成方法，所述方法包括：
4、获取输入文本及其对应的场景类型；
5、从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板；
6、从所述输入文本和/或所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值；
7、利用获取的参数值以及所述随机提示模板生成提示文本，所述提示文本用以被输入所述大语言模型。
8、根据本申请实
9、获取输入文本，对所述输入文本进行解析，得到所述输入文本对应的场景类型；或者，
10、获取输入文本，基于所述输入文本所来源的组件或界面确定所述输入文本对应的场景类型。
11、根据本申请实施例中一可实现的方式，从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板包括：
12、确定所述场景类型对应的场景参数和初始模板；
13、从所述场景参数中随机选取参数；
14、结合随机选取的参数和所述初始模板构建随机提示模板。
15、根据本申请实施例中一可实现的方式，从所述场景参数中随机选取参数包括：
16、依据场景参数的属性，从属性为随机参数的场景参数中随机选取参数，从属性为非随机参数的场景参数中选取全部或预设的部分参数。
17、根据本申请实施例中一可实现的方式，从所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值包括；
18、解析所述输入文本；
19、依据所述解析结果，调用应用程序接口获取所述输入文本的上下文信息；
20、从所述上下文信息中获取所述随机提示模板所包含参数的参数值。
21、根据本申请实施例中一可实现的方式，所述方法还包括：
22、将所述提示文本输入所述大语言模型，获取所述大语言模型生成的答复，所述答复包括文本、视频或图片。
23、根据本申请实施例中一可实现的方式，所述方法还包括：
24、将所述答复返回给用户；
25、获取所述用户针对所述答复的反馈信息，利用所述反馈信息对所述场景类型对应的场景参数进行优化。
26、根据本申请实施例中一可实现的方式，利用所述反馈信息对所述场景类型对应的场景参数进行优化包括：
27、确定预设时长内对应答复采纳率小于或等于预设采纳率阈值的场景参数，所述答复采纳率为答复被采纳的次数占该答复被生成的次数的比例；
28、对确定出的场景参数进行优化。
29、根据本申请实施例中一可实现的方式，获取所述用户针对所述答复的反馈信息包括：
30、若获取到所述用户复制或转发所述答复，或者，获取到所述用户针对所述答复给予正向评价，则确定所述用户采纳所述答复；
31、若获取到所述用户重新输入所述输入文本或所述输入文本的相似表达，或者，获取到所述用户针对所述答复给予负向评价，则确定所述用户未采纳所述答复。
32、第二方面，提供了一种答复生成方法，应用于云端服务器，所述方法包括：
33、获取来自用户终端的输入文本；
34、确定所述输入文本对应的场景类型；
35、从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板；
36、从所述输入文本和/或所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值；
37、利用获取的参数值以及所述随机提示模板生成提示文本；
38、将所述提示文本输入到大语言模型，获取所述大语言模型生成的答复；
39、将所述答复返回所述用户终端。
40、第三方面，提供了一种提示文本生成装置，所述装置包括：
41、输入获取单元，被配置为获取输入文本及其对应的场景类型；
42、模板构建单元，被配置为从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板；
43、参数值获取单元，被配置为从所述输入文本和/或所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值；
44、提示生成单元，被配置为利用获取的参数值以及所述随机提示模板生成提示文本，所述提示文本用以被输入所述大语言模型。
45、根据第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一至第二方面中任一项所述的方法的步骤。
46、根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：
47、一个或多个处理器；以及
48、与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行上述第一至第二方面中任一项所述的方法的步骤。
49、根据第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一至第二方面中任一项所述方法的步骤。
50、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
51、1)本申请在获取输入文本对应的场景类型后，从场景类型对应的场景参数中随机选取参数构建随机提示模板，提高了随机提示模板的多样性，基于此生成的提示文本更具多样性，进而使得基于提示文本生成的答复更具多样性，相比较传统采用默认提示文本的方式，提高了用户体验。
52、2)本申请结合随机选取的参数和初始模板构建随机提示模板，在保证随机提示模板的多样性的基础上，提升了构建随机提示模板的效率。
53、3)本申请中将场景参数的属性分为随机参数和非随机参数，使得预先能够根据场景参数的重要程度规划随机提示模板中的内容，一方面提高了参数选择的随机性和多样性，另一方面也保证了随机提示模板在一定程度上的可控度。
54、4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于大语言模型的提示文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取输入文本及其对应的场景类型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述场景参数中随机选取参数包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值包括；
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，利用所述反馈信息对所述场景类型对应的场景参数进行优化包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获取所述用户针对所述答复的反馈信息包括：
10.一种答复生成方法，应用于云端服务器，其特征在于，所述方法包括：
11.一种提示文本生成装
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种应用于大语言模型的提示文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取输入文本及其对应的场景类型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述场景类型对应的场景参数中随机选取参数，以构建随机提示模板包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述场景参数中随机选取参数包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述输入文本的上下文信息，获取所述随机提示模板所包含参数的参数值包括；
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：薛博洋，罗自文，赵昆仑，郏方贵，程操红，梁爽，孙阳，刘楠，汪良平，刘妍宁，张文宇，叶军，
申请(专利权)人：钉钉中国信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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