【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型的流式对话对接，具体为一种基于大模型的流式对话对接方法及系统。
技术介绍
1、一种基于大模型的流式对话对接方法及系统是指利用大规模预训练模型进行实时对话的技术框架。该系统通过接收用户的输入，实时地生成响应。这种方法依赖于强大的自然语言处理能力，可以处理各种对话场景，支持连续的对话流，并在对话中保持上下文的连贯性。系统通常包括接口用于接收输入、处理输入的模型核心，以及输出生成响应的机制，可能还包括用户自定义的回答和互动功能，以及学习用户偏好的能力。
2、随着人工智能技术的快速发展，对话系统已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，传统的对话系统存在一些问题，如实时性差、准确性低等。为了解决这些问题，人们开始尝试将大模型应用于对话系统中。然而，由于大模型的数据量和计算量都很大，如何将其应用于流式对话场景中，仍然是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大模型的流式对话对接方法及系统，解决了实时性差、准确性低、大模型的数据量和计算量都很大如何将其应用于流式对话场景中的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于大模型的流式对话对接方法，包括以下步骤：
5、s1、设计一个用户友好的前端对话生成模块，支持文本和语音输入，能够自动识别多种语言；
6、s2、接收用户输入的语音或文
7、s3、将转换后的文本数据通过流式数据传输模块发送到后端对话处理模块；
8、s4、在后端对话处理模块中，使用预训练的大模型进行对话数据的处理并生成回复；
9、s5、管理对话的上下文和历史信息以保持对话的连贯性，在自然语言理解模块中，深入理解和分析用户输入的文本数据；
10、s6、生成回复文本，并通过流式数据传输模块将回复文本发送回前端对话生成模块，展示回复文本或将回复文本转换为语音输出；
11、s7、通过数据压缩模块对传输的对话数据进行压缩处理，在数据传输过程中采用加密技术确保数据安全性；
12、s8、对大模型进行优化以降低计算复杂度和提高处理速度，使用云计算和分布式计算技术提高系统的处理能力和扩展性。
13、一种基于大模型的流式对话对接系统，包括：
14、前端对话生成模块、数据转换模块、流式数据传输模块、后端对话处理模块、自然语言理解模块、对话管理模块、对话回复生成模块、数据压缩模块与安全模块；
15、所述前端对话生成模块具备输入接口支持文本和语音输入以及多语言自动识别功能，所述数据转换模块用于将语音输入转换为文本数据，所述流式数据传输模块负责将文本数据从前端传输到后端对话处理模块，所述后端对话处理模块包括预训练大模型用于处理对话数据并生成回复，所述自然语言理解模块用于深入理解和分析用户输入的文本数据，所述对话管理模块用于管理对话的上下文和历史信息，所述对话回复生成模块用于生成文本回复，并将其传输回前端，所述数据压缩模块用于压缩传输数据优化带宽使用，所述安全模块用于在数据传输中加密数据以保证安全性，所述系统优化模块包括模型优化技术如模型剪枝、量化和模型蒸馏，以及使用云计算和分布式计算技术。
16、优选的，所述前端对话生成模块包括触摸屏和麦克风，用于采集用户的文本和语音输入。
17、优选的，所述数据转换模块包括语音活动检测功能用于识别并处理有效的语音输入。
18、优选的，所述流式数据传输模块使用websocket技术，以支持实时、双向的数据流，所述后端对话处理模块采用tensorf l ow或pytorch深度学习框架和算法优化。
19、优选的，所述自然语言理解模块应用bert或gpt模型来提高文本理解的准确性和深度。
20、优选的，所述对话回复生成模块包括使用生成对抗网络来增强回复的自然度和多样性，所述数据压缩模块使用brot l i压缩算法。
21、优选的，所述安全模块采用tls/ssl协议来确保数据传输的加密和安全。
22、(三)有益效果
23、本专利技术提供了一种基于大模型的流式对话对接方法及系统。具备以下有益效果：
24、通过系统的前端对话生成模块不仅支持文本和语音输入，还能自动识别多种语言，这大幅提升了系统的适用性和用户体验，使其能够服务于全球多语种的用户群体，通过使用数据转换模块将语音输入实时转换为文本数据，配合语音活动检测功能，系统能够有效识别并处理有效的语音输入，减少无效数据的处理，提高系统效率，通过将对话数据以流式方式传输和处理，实现了前后端的高效对接，提高了对话系统的实时性和准确性，通过使用大模型进行对话处理，提高了对话系统的准确性和自然性，该方法适用于各种流式对话场景，如智能客服、语音助手。
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1.一种基于大模型的流式对话对接方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述前端对话生成模块包括触摸屏和麦克风，用于采集用户的文本和语音输入。
4.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述数据转换模块包括语音活动检测功能用于识别并处理有效的语音输入。
5.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述流式数据传输模块使用WebSocket技术，以支持实时、双向的数据流，所述后端对话处理模块采用TensorFlow或PyTorch深度学习框架和算法优化。
6.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述自然语言理解模块应用BERT或GPT模型来提高文本理解的准确性和深度。
7.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述对话回复生成模块包括使用生成对抗网络来增强回复的自然度和多样性，所述
8.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述安全模块采用TLS/SSL协议来确保数据传输的加密和安全。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的流式对话对接方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述前端对话生成模块包括触摸屏和麦克风，用于采集用户的文本和语音输入。
4.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述数据转换模块包括语音活动检测功能用于识别并处理有效的语音输入。
5.根据权利要求2所述的一种基于大模型的流式对话对接系统，其特征在于：所述流式数据传输模块使用websocket技术，以支持实时、双向的数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘华清，于越，柴青，李祥星，
申请(专利权)人：浪潮智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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