本發(fā)明涉及領(lǐng)域人工智能對話領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能對話大模型的對話控制方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的人工智能對話大模型中，通常是用戶主動提出問題或需求，而人工智能對話大模型則在收到問題后生成相應(yīng)的回答。

2、這種模式雖然適用于一般的信息檢索或日常交流，但在某些特定垂直領(lǐng)域，比如心理咨詢、醫(yī)療咨詢等，這種被動式的對話模式可能不夠高效或者不夠深入。尤其在涉及到需要專業(yè)引導(dǎo)和深入探討的情況下，現(xiàn)有的人工智能對話系統(tǒng)通常顯得力不從心。同時在這些特定垂直領(lǐng)域，對話的目的往往是為了從對話中獲取到充足的信息便于后續(xù)使用或者判斷，而對話的主題是數(shù)個，難以一一控制人工智能進行逐一溝通收集數(shù)據(jù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種基于人工智能對話大模型的對話控制方法和系統(tǒng)，以解決上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，第一方面，提供一種基于人工智能對話大模型的對話控制方法，其包括以下步驟：

3、s10：為對話大模型提供對話背景說明，用于設(shè)定對話的場景；

4、s20：執(zhí)行全場開場白階段的流程，其包括：提供全場開場白；獲取對應(yīng)于所述全場開場白的第一用戶回復(fù)；將全場開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的全場開場白提示詞；判斷第一用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到全場開場白提示詞的要求；當(dāng)確定第一用戶回復(fù)已經(jīng)達到全場開場白提示詞的要求時，進入段落開場白階段；

5、s30：執(zhí)行段落開場白階段的流程，其包括：提供段落開場白；獲取對應(yīng)于所述段落開場白的第二用戶回復(fù)；將段落開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的段落提示詞；判斷第二用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到段落提示詞的要求；當(dāng)確定第二用戶回復(fù)已經(jīng)達到段落提示詞的要求時，進一步判斷是否還存在必須段落或者是否有滿足觸發(fā)條件的條件段落，如果判斷結(jié)果為否，則進入結(jié)束開場白階段；

6、s40：執(zhí)行結(jié)束開場白階段的流程，其包括：提供結(jié)束開場白；獲取對應(yīng)于所述結(jié)束開場白的第三用戶回復(fù)；將結(jié)束開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的結(jié)束開場白提示詞；判斷第三用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到結(jié)束開場白提示詞要求；當(dāng)?shù)谌脩艋貜?fù)已經(jīng)達到結(jié)束開場白提示詞的要求時，提供結(jié)束語；

7、s50：提出大模型總結(jié)要求，并根據(jù)所述大模型總結(jié)要求生成對話總結(jié)。

8、另一方面，提供一種基于人工智能對話大模型的對話控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

9、對話背景設(shè)定模塊，用于為對話大模型提供對話背景說明，以設(shè)定對話的場景；

10、全場開場白執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行全場開場白階段的流程，包括提供全場開場白，獲取對應(yīng)于所述全場開場白的第一用戶回復(fù)，將全場開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的全場開場白提示詞，判斷第一用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到全場開場白提示詞的要求，并在確定第一用戶回復(fù)已經(jīng)達到全場開場白提示詞的要求時，觸發(fā)段落開場白執(zhí)行模塊；

11、段落開場白執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行段落開場白階段的流程，包括提供段落開場白，獲取對應(yīng)于所述段落開場白的第二用戶回復(fù)，將段落開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的段落提示詞，判斷第二用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到段落提示詞的要求，并在確定第二用戶回復(fù)已經(jīng)達到段落提示詞的要求時，進一步判斷是否還存在必須段落或者是否有滿足觸發(fā)條件的條件段落，如果判斷結(jié)果為否，則觸發(fā)結(jié)束開場白執(zhí)行模塊；

12、結(jié)束開場白執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行結(jié)束開場白階段的流程，包括提供結(jié)束開場白，獲取對應(yīng)于所述結(jié)束開場白的第三用戶回復(fù)，將結(jié)束開場白相關(guān)對話放入用戶回復(fù)的結(jié)束開場白提示詞，判斷第三用戶回復(fù)是否已經(jīng)達到結(jié)束開場白提示詞要求，并在第三用戶回復(fù)已經(jīng)達到結(jié)束開場白提示詞的要求時，提供結(jié)束語；

13、總結(jié)生成模塊，用于提出大模型總結(jié)要求，并根據(jù)所述大模型總結(jié)要求生成對話總結(jié)。

14、上述技術(shù)方案具有如下有益技術(shù)效果：

15、本發(fā)明實施例提出了一個基于人工智能對話大模型(如gpt系列模型)的對話流程控制方法，該流程能夠主動地引導(dǎo)和管理與用戶之間的多輪、多主題的對話。

16、本系統(tǒng)能夠讓人工智能對話大模型從一個被動的信息提供者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥膶υ捯龑?dǎo)者，這在諸如心理咨詢這樣需要深度交流的場合具有重要價值。

17、通過智能地監(jiān)測和解析用戶回應(yīng)，系統(tǒng)可以自動地在不同的預(yù)設(shè)主題或問題之間進行切換，實現(xiàn)更有針對性的對話。

18、本發(fā)明實施例提供了一種全新的、基于人工智能對話大模型的預(yù)設(shè)鏈?zhǔn)教崾驹~主動咨詢對話流程控制機制，有望在心理咨詢、醫(yī)療咨詢以及其他專業(yè)咨詢領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能對話大模型的對話控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s20中還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s30中還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s40中還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s50具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟s10之前，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的提示詞包括：用戶信息、對話主題、當(dāng)前對話階段、對用戶的稱呼、當(dāng)前對話階段對大模型信息的補充與提示、對用戶回復(fù)的分析方式以及判斷標(biāo)準(zhǔn)、用戶回復(fù)無法滿足判斷標(biāo)準(zhǔn)時對用戶的鼓勵、以及對大模型的返回形式進行約束的結(jié)構(gòu)化回復(fù)限制；所述判斷標(biāo)準(zhǔn)包括：全場開場白提示詞的要求、段落提示詞的要求、或者結(jié)束開場白提示詞要求。

10.一種基于人工智能對話大模型的對話控制系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能對話大模型的對話控制方法和系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：S10：為對話大模型提供對話背景說明，用于設(shè)定對話的場景；S20：執(zhí)行全場開場白階段的流程；S30：執(zhí)行段落開場白階段的流程；S40：執(zhí)行結(jié)束開場白階段的流程；S50：提出大模型總結(jié)要求，并根據(jù)所述大模型總結(jié)要求生成對話總結(jié)。本發(fā)明實施例提出了一個基于人工智能對話大模型的對話流程控制方法，該流程能夠主動地引導(dǎo)和管理與用戶之間的多輪、多主題的對話。本系統(tǒng)能夠讓人工智能對話大模型從一個被動的信息提供者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥膶υ捯龑?dǎo)者，這在諸如心理咨詢這樣需要深度交流的場合具有重要價值。

技術(shù)研發(fā)人員：韓卓,陳晟昊,高夢宇,張鵬志
受保護的技術(shù)使用者：北京師范大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23