【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、自然语言处理及金融科技领域，尤其涉及一种基于人工智能的平台对话方法、装置、系统及介质。
技术介绍
1、大语言模型(简称llm)是人工智能领域中旨在理解和生成人类语言的生成式大语言模型，可以执行文本生成、文本摘要、机器翻译、语义理解等一系列自然语言处理任务，广泛的应用于搜索、对话、代码开发、生成文案等领域。近年来，基于llm的对话式ai已经应用在各种消费级和企业级的终端上，例如车载系统和手机终端上的智能语音助手，方便用户能够轻松输入操作指令，辅助用户能够在手机终端上进行线上购物或线上支付等任务。
2、目前llm的训练过程是基于人类偏好生成文本的大模型，文本理解能力在不断提升，但仍然存在知识更新不及时和容易生成虚假错误的知识。因此，一个受控的llm是落地的关键。搭建受控的llm系统应考虑生成内容的真实性、准确性和伦理性，基于知识的提示词工程(简称prompt工程)能够极大的减少llm的幻觉。商业智能(简称bi)通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的金融工具。在bi平台上，用户希望看到各式各样的业务领域的最新咨询和报表，能够帮助用户进行市场研究与分析，传统bi是基于业务的底层数据库开发成各式各样的应用程序编程接口(简称api接口)进行调度展示在系统上，开发周期长，生成结果比较单一，功能的扩展性较弱，无法满足用户的个性化需求。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供可应用于人工智能或其它相关
2、本专利技术第一方面，提供了一种基于人工智能的平台对话方法，包括：
3、获取与用户问题关联的api接口信息；
4、构建包含多个模型任务的llm模型，并基于所述api接口信息训练和推理所述llm模型；
5、将所述用户问题组装成提示词输入所述llm模型中，并根据所述用户问题预测用户意图和槽位得到对应的api数据；
6、将所述api数据用llm模型进行事实性话术描述，得到并输出对话话术。
7、本专利技术第二方面，提供了一种基于人工智能的平台对话装置，包括：
8、获取模块，用于获取与用户问题关联的api接口信息；
9、构建模块，用于构建包含多个模型任务的llm模型，并基于所述api接口信息训练和推理所述llm模型；
10、输入模块，用于将所述用户问题组装成提示词输入所述llm模型中，并根据所述用户问题预测用户意图和槽位得到对应的api数据；
11、处理模块，用于将所述api数据用llm模型进行事实性话术描述，得到并输出对话话术。
12、本专利技术第三方面，提供了一种基于人工智能的平台对话系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，
13、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于人工智能的平台对话方法。
15、本专利技术第四方面提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于人工智能的平台对话方法。
16、有益效果：本专利技术公开了一种基于人工智能的平台对话方法、装置、系统及介质，相比于现有技术，本专利技术实施例获取与用户问题关联的api接口信息；构建包含多个模型任务的llm模型，并基于所述api接口信息训练和推理所述llm模型；将所述用户问题组装成提示词输入所述llm模型中，并根据所述用户问题预测用户意图和槽位得到对应的api数据；将所述api数据用llm模型进行事实性话术描述，得到并输出对话话术。针对本专利技术，能够通过上下文多轮对话的形式快速理解用户的需求，基于llm模型的各种任务生成的结果均可以通过已知的api进行相互校验，充分发挥大模型的理解能力、生成能力和可控性，通过llm模型优化和重构bi平台的功能，可以有效地缩短项目的开发周期，降低项目开发成本，增强bi平台的通用能力，提升用户的体验和降低用户的使用门槛。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述获取用户问题关联的API接口信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建包含多个模型任务的LLM模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建继承模型，用于预测用户问题的疑问点的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建意图模型，用于预测用户问题的疑问点的步骤包括；
6.根据权利要求3所述的基于大模型的平台对话方法，其特征在于，所述构建槽位模型，用于提取用户问题的关键字段的步骤包括：
7.根据权利要求2所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述将所述用户问题组装成提示词输入所述LLM模型中，并根据所述用户问题预测用户意图和槽位得到对应的API数据的步骤包括：
8.一种基于人工智能的平台对话装置，其特征在于，包括：
9.一种基于人工智能
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于人工智能的平台对话方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述获取用户问题关联的api接口信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建包含多个模型任务的llm模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建继承模型，用于预测用户问题的疑问点的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的平台对话方法，其特征在于，所述构建意图模型，用于预测用户问题的疑问点的步骤包括；
6.根据权利要求3所述的基于大模型的平台对话方法，其特征在于，所述构建槽位模...
【专利技术属性】
技术研发人员：方芃岚，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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