【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机，涉及一种群聊机器人系统及数据处理方法，具体涉及一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统及数据处理方法。
技术介绍
1、llm(large language model，大语言模型)是一种具备交互能力的大型生成式语言模型，模型可以接受用户输入的自然语言，理解其意思并作出相应的反馈。
2、申请公布号为cn118233420a，名称为“群聊消息的自动回复方法及相关设备”的专利申请，公开了一种群聊机器人系统及数据处理方法。该专利技术先获取聊天室中预设历史时长内的聊天记录信息，然后根据聊天室的描述信息、聊天记录信息和聊天室中各成员的成员信息，从各成员中确定下一个发言成员，若下一个发言成员为当前用户，根据描述信息、当前用户的成员信息和聊天记录信息，从预设记忆池中确定当前用户的相关记忆，再根据描述信息、聊天记录信息、当前用户的成员信息和相关记忆生成第一提示词文本，并基于预设大语言模型对第一提示词文本进行解析，生成目标聊天信息，最后将目标聊天信息作为当前用户发出的消息，回复到聊天室中，从而在真实的群聊过程中实现了群聊消息的自动准确回复，提升了用户体验。但是该专利技术存在的不足之处是，其对记忆仅仅进行存储，确实对记忆的长期维护，没有删除冗余的记忆以及对重要记忆进行标记，导致记忆信息存在长期积累导致的记忆信息过载，记忆信息有效性低以及记忆信息调用效率低下的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统及
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统，包括级联的群聊消息提取模块、记忆模块、遗忘和转换模块、评价模块和回复模块；所述群聊消息提取模块的输出端还与评价模块和回复模块的输入端相连，评价模块的输出端还与记忆模块的输入端相连；所述记忆模块包括级联的路径生成模块、字段添加模块、存储模块和统计模块。
4、一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统的数据处理方法，包括如下步骤：
5、(1)初始化参数：
6、初始化与群聊机器人系统聊天的用户个数为a，其中，a≥5，第a个用户为ha；
7、(2)群聊消息提取模块对每个用户发送原始聊天信息进行转化：
8、群聊消息提取模块提取每个用户ha发送的n条原始聊天信息ea，并对每条原始聊天信息进行转化，得到由包括n个包含“原始记忆文本”字段的陈述句组成的原始记忆文本fa，其中n≥3；
9、(3)记忆模块获取第一记忆信息并统计不同“记忆层数”的用户记忆信息的数量：
10、记忆模块对原始记忆文本fa中的每个陈述句添加“记忆层数”字段，得到与原始存储的记忆信息包含的“原始记忆文本”和“记忆层数”两个字段格式相同的n个用户记忆信息ja，并将ja与原始存储的用户记忆信息组成包含x个用户记忆信息的第一记忆信息ga，然后统计每个记忆层的用户记忆信息数量
11、(4)遗忘和转换模块获取第二记忆信息：
12、遗忘和转换模块对第一记忆信息ga中的每个用户记忆信息进行综合评分，并删除评分较低的信息，然后对评分较高的每条信息中“记忆层数”字段中的数值加1，得到第二记忆信息ta；
13、(5)评价模块获取第三记忆信息：
14、对第二记忆信息ta的每个记忆信息进行综合评分，并从评价结果中挑选评分较高的信息，得到第三记忆信息ua；
15、(6)回复模块生成回复信息：
16、回复模块将第三记忆信息ua与a个用户的原始聊天信息作为大语言模型modela的输入进行语义解析，得到回复信息q。
17、本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：
18、本专利技术的记忆模块中包含有字段添加模块和统计模块，字段添加模块通过对原始记忆文本中陈述句添加“记忆层数”字段，不仅有利于记忆信息的管理，也有利于长期有效记忆信息的保存；统计模块能够实现对不同层数对应的第一记忆信息数量的统计，且遗忘和转换模块通过删除评分较低的信息并对评分较高的每条信息中“记忆层数”进行转换，实现了对记忆信息的有效管理，能够防止记忆信息的过载以及无效信息过多的积累，与现有技术相比，有效提高了处理效率。
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1.一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统，包括级联的群聊消息提取模块、记忆模块、评价模块和回复模块；所述群聊消息提取模块的输出端还与评价模块和回复模块的输入端相连，评价模块的输出端还与记忆模块的输入端相连；所述记忆模块包括级联的路径生成模块和存储模块，其特征在于，所述路径生成模块与存储模块之间加载有字段添加模块，所述存储模块的输出端还级联有统计模块；所述评价模块的输入端还级联有遗忘和转换模块。
2.一种根据权利要求1所述系统的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中所述的对每条原始聊天信息Ean进行转化，是基于大语言模型ModelA实现的，生成方法为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(3)中所述的记忆模块获取第一记忆信息并统计各“记忆层数”的用户记忆信息的数量，实现步骤为：
5.根据权利要求2所述系统的方法，其特征在于，步骤(4)中所述的遗忘和转换模块获取第二记忆信息Ta，实现步骤为：
6.根据权利要求5所述系统的方法，其特征在于，步骤(4a)中所述
7.根据权利要求5所述系统的方法，其特征在于，步骤(4a)中所述的的重要性Y，生成方法为：基于大语言模型ModelA对中的“原始记忆文本”进行语义分析，生成相应的评分Y。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多层记忆模块的群聊机器人系统，包括级联的群聊消息提取模块、记忆模块、评价模块和回复模块；所述群聊消息提取模块的输出端还与评价模块和回复模块的输入端相连，评价模块的输出端还与记忆模块的输入端相连；所述记忆模块包括级联的路径生成模块和存储模块，其特征在于，所述路径生成模块与存储模块之间加载有字段添加模块，所述存储模块的输出端还级联有统计模块；所述评价模块的输入端还级联有遗忘和转换模块。
2.一种根据权利要求1所述系统的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中所述的对每条原始聊天信息ean进行转化，是基于大语言模型mo...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国帅，陈伟跃，吴家骥，谭铭洲，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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