CN116977013A - 提供商品信息的方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了提供商品信息的方法及电子设备，所述方法包括：响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片；根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。通过本申请实施例，能够通过AI(Artificial Intelligence，人工智能)导购的方式，使得商品推荐结果更准确的匹配用户的需求，提升推荐资源的利用率。

Description

提供商品信息的方法及电子设备

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别是涉及提供商品信息的方法及电子设备。

背景技术

在商品信息服务系统中，为用户提供商品信息的方式有多种。例如，可以为用户提供搜索入口，使得用户可以通过输入关键词等方式进行商品搜索；或者，还可以提供分类导航的方式，使得用户可以选择自己所需的商品类目，然后在对应类目下进行商品浏览。或者，还可以通过客户端首页等，为用户提供推荐的商品信息(Feeds)流，使得用户在浏览客户端首页时，便可以直接获取到商品信息，这种商品信息还可以是根据用户的历史行为记录等预测出的用户可能会感兴趣的商品信息，也就是说，从本质上讲，商品推荐的过程，可以是根据不同的用户偏好，对商品进行排序，并进行择优推荐。通过这种将用户可能感兴趣的商品信息直接通过客户端首页“Feed(投喂)”给用户，可以进一步缩短商品信息触达用户的路径，从而提升用户获取商品信息的效率。但是，在实际应用中，经常会出现用户浏览几屏之后如果没有发现自己感兴趣的商品便离开的情况，之后仍然需要通过搜索等其他方式来一步步寻找自己所需要的商品，转化率会比较低，对于已经占用的推荐资源而言也会造成很大的浪费。

发明内容

本申请提供了提供商品信息的方法及电子设备，能够通过AI(ArtificialIntelligence，人工智能)导购的方式，使得商品推荐结果更准确的匹配用户的需求，提升推荐资源的利用率。

本申请提供了如下方案：

一种提供商品信息的方法，包括：

响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片；

根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

其中，所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：

通过所述AI生成用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的对话内容，并由所述用户进行回复的过程中产生的对话交互。

其中，还包括：

在入口页面提供的用于发起所述请求的第一操作选项处，展示所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的，以及用于答复的第二操作选项，以便在所述用户通过所述第二操作选项做出回答或者接受建议后，触发所述请求；

在由所述请求后触发展示所述推荐商品信息流页面的过程中，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片；所述推荐商品信息流页面用于展示出根据询问结果或者所述购物建议提供的商品推荐结果。

其中，所述如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片，包括：

在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，获取所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片，以用于展示所述AI生成的对话内容以及用于答复的第三操作选项；

所述根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示，包括：

响应于用户通过所述第三操作选项做出答复或接受建议的操作，对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

其中，所述推荐商品信息流页面中还包括：为用户提供的用于输入对话内容的输入组件；

所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：

通过所述输入组件接收到用户的购物需求描述信息，并由所述AI对用户的购物需求进行模型理解后做出回答的过程中产生的对话交互。

其中，所述推荐商品信息流页面中还包括：为用户提供的用于输入对话内容的输入组件；

所述方法还包括：

通过所述输入组件接收到用户输入的对所述推荐商品信息流页面中被加入到待结算商品集合中的目标商品执行下单操作的需求描述信息；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第二对话信息卡片，以便在所述用户通过所述第二对话信息卡片进行订单信息确认后，代替用户完成针对所述目标商品的自动下单处理。

其中，所述第二对话信息卡片中还包括用于发起订单信息确认的第四操作选项；

所述方法还包括：

响应于通过所述第四操作选项发起的操作请求，通过在所述推荐商品信息流页面中弹出浮层的方式提供待确认的信息，以及用于进行订单信息确认的第五操作选项，以便在通过所述第五操作选项接收到确认操作后完成自动下单处理。

其中，还包括：

在完成自动下单处理后，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第三对话信息卡片，所述第三对话信息卡片中还包括关于所生成订单的信息。

其中，所述第三对话信息卡片中关于所生成订单的信息包括：关于所生成订单的摘要信息；

所述第三对话信息卡片中还包括：用于查看订单详情的第六操作选项，以便通过所述第六操作选项跳转到对应的订单详情页面进行查看。

其中，还包括：

在完成对所述目标商品的自动下单处理后，通过所述输入组件接收到用户输入的新的购物需求描述信息后，在所述推荐商品信息流页面中刷新展示出对应所述新的购物需求描述信息的推荐商品信息。

其中，还包括：

在完成对所述目标商品的自动下单处理并生成对应的第一订单后，如果接收到用户将其他商品加入到所述待结算商品集合中的操作，且所述第一订单处于未配送状态，则获取通过AI生成的建议对话内容，该建议对话内容用于建议用户将新加入到待结算商品集合中的其他商品进行下单，并与所述第一订单进行合并配送；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示该建议对话内容的第五对话信息卡片，以便在接收到用户提交的接受建议的操作后，完成对所述其他商品的自动下单处理，并生成第二订单后，建立所述第二订单与所述第一订单之间的追加订单关系，并将所述第二订单与所述第二订单进行合并配送。

一种提供商品信息的方法，包括：

在基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的过程中，根据用户在基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面中产生的行为信息生成AI对话内容；所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

将所述AI对话内容提供给客户端，以便所述客户端在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，生成对话信息卡片，并插入到所述推荐商品信息流页面的资源位中进行展示；

根据所述AI与所述用户之间的对话交互结果，生成新的商品推荐结果；

将所述新的商品推荐结果提供给所述客户端，以便所述客户端对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

一种提供商品信息的装置，包括：

页面展示单元，用于响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

对话信息卡片插入单元，用于如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片；

展示单元，用于根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

一种提供商品信息的装置，包括：

AI对话内容生成单元，用于在基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的过程中，根据用户在基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面中产生的行为信息生成AI对话内容；所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

AI对话内容提供单元，用于将所述AI对话内容提供给客户端，以便所述客户端在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，生成对话信息卡片，并插入到所述推荐商品信息流页面的资源位中进行展示，

商品推荐结果生成单元，用于根据所述AI与所述用户之间的对话交互结果，生成新的商品推荐结果；

商品推荐结果提供单元，用于将所述新的商品推荐结果提供给所述客户端，以便所述客户端对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

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前述任一项所述的方法的步骤。

一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

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，执行前述任一项所述的方法的步骤。

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：

通过本申请实施例，可以提供基于AI生成式对话进行商品推荐的页面，在该页面中可以包括多个资源位，主要用于展示推荐商品的商品信息卡片，另外，还可以在AI与所述用户之间产生对话交互，向页面中的资源位内插入用于展示对话内容的对话信息卡片，并根据对话交互结果对所述页面中推荐的商品信息进行刷新展示。通过这种方式，可以使得推荐出的商品信息能够随着AI生成式对话的进行而发生更新，以此更准确的匹配用户的需求，提升推荐资源的利用率。而通过向资源位内插入对话信息卡片的方式，可以使得上述AI生成式对话的过程更好地融入到商品推荐过程中，也使得用户更直观地感知到AI的存在，在查看商品推荐信息的过程中，可以通过这种对话信息卡片查看到具体的对话内容，从而更有效地起到“AI导购”的作用。

当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的系统架构的示意图；

图2是本申请实施例提供的客户端侧方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的在入口页面中提供引导信息的示意图；

图4是本申请实施例提供的由AI发起对话方式下插入第一对话信息卡片的示意图；

图5是本申请实施例提供的由AI帮助用户完成自动下单过程中插入相关对话信息卡片的示意图；

图6是本申请实施例提供的在用户需要选购其他商品时插入的相关对话信息卡片的示意图；

图7是本申请实施例提供的由AI向用户提供追加订单、合并配送建议时插入的相关对话信息卡片的示意图；

图8是本申请实施例提供的菜谱相关对话信息卡片以及对多轮对话内容进行集中展示的示意图；

图9是本申请实施例提供的服务端方法的流程图；

图10是本申请实施例提供的客户端装置的示意图；

图11是本申请实施例提供的服务端装置的示意图；

图12是本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中，为了更高效地为用户进行商品信息推荐，减少推荐资源浪费的情况，可以将AI(Artificial Intelligence，人工智能)大规模参数模型(通常可以简称为“AI大模型”)的能力应用到帮助用户对进行更精确的商品推荐场景中。其中，所谓的AI大模型是指使用神经网络模型在包含巨大数据量的大规模数据集上进行预训练的模型，这种模型通常对文本信息、语音信息、图像信息等具有强大的模型理解能力，另外还具有内容生产能力，具体生产出的内容可以包括文本、图像、视频、语音，等等。由于这种AI大模型具有强大的模型理解能力，因此，在很多领域中都得到了应用，从这个角度上说，本申请实施例可以属于这种AI大模型在商品推荐场景下的应用。当然，本申请实施例中，在应用AI大模型进行商品推荐的过程中，还对具体的交互形式、前端界面展示方式等进行了创新。

具体的，在本申请实施例中，可以为用户提供基于AI生成式对话进行商品推荐的相关页面，在该页面中可以以信息流的方式对推荐商品信息进行展示，并且，在页面展示过程中，可以通过AI与用户进行对话，以及时对用户了解用户是否具有某方面更具体的需求，或者，向用户提供一些相关的建议等，并及时的对页面中展示的商品推荐内容进行刷新，使其更好地匹配用户需求。同时，为了便于使得上述AI生成式对话的过程更好地融入到商品推荐过程中，也使得用户更直观地感知到AI的存在，可以通过向信息流页面的具体资源位中插入相关的对话信息卡片的方式，来呈现AI与用户之间的对话内容。也就是说，在本申请实施例中，具体的推荐商品信息流页面中，不仅仅可以包括展示具体商品信息卡片的资源位，还会包括展示这种对话信息卡片的资源位，这种对话信息卡片会在适当的位置出现。

例如，在由AI主动向用户进行询问或者提出建议的情况下，可以是在用户对当前的推荐内容浏览了几屏但并未产生点击时，或者，在用户从推荐信息流页面中点击了某个商品进行了详情查看，但没有购买，又返回到当前推荐商品信息流页面时，可以向当前处于窗口可视范围内的某个资源位内插入具体的对话信息卡片，并展示出AI生成的对话内容，进而可以根据用户的响应情况，对当前的推荐商品信息流页面进行刷新。

或者，为了使得用户也可以主动与AI进行对话，还可以在推荐商品信息流页面中为用户提供用于输入对话内容的输入组件，这样，可以使得用户可以在浏览具体推荐商品信息的过程中，也可以随时通过该输入组件对其购物需求等进行描述，相应的，可以由AI做出回应，并对当前的推荐商品信息流页面进行刷新。当然，在这种用户主动与AI发起对话的情况下，也同样可以在页面中的具体资源位内插入对话信息卡片，以展示出两者之间的对话内容。

另外，除了可以通过AI为用户提供更准确的商品推荐信息之外，还可以由AI帮助用户完成自动下单等处理，以提升效率。例如，用户可以在页面中选择将某个商品加入“购物车”后，通过前述输入组件向AI发出“我刚才加购的某款商品，能直接帮我下单吗？”的请求，此时，仍然可以向页面的具体资源位中插入对话信息卡片，通过该对话信息卡片，AI可以完成向用户确认收货地址等信息的处理，之后，可以帮助用户完成自动下单处理，而不需要用户自行跳转到下单页等其他页面中处理，以此提升效率，同时也有利于提升转化率，等等。

从系统架构角度而言，本申请实施例可以在商品信息服务系统中提供基于AI生成式对话进行商品推荐的功能，具体的，参见图1，该系统可以包括客户端以及服务端。其中，客户端主要运行于消费者用户的终端设备中，具体可以以移动端应用程序(App)、Web页面或者H5页面等形式存在，服务端则主要运行在服务器中，具体的服务器可以包括云端服务器或者独立部署的服务器，等等。在本申请实施例中，在进行推荐商品信息流页面的展示过程中，可以通过客户端进行前端页面的展示，具体的AI算法则可以运行于服务端侧，也即，由服务端侧通过调用AI算法等进行相关对话内容的生成，并提供给客户端，由客户端生成具体的对话信息卡片，并插入到推荐商品信息流页面中的某个资源位内进行展示。另外，在上述AI与用户进行对话的过程中，服务端还可以基于具体的对话结果对商品推荐结果进行更新，相应的，更新结果可以返回给客户端，由客户端对具体的推荐商品信息流页面进行刷新展示。

下面对本申请实施例提供的具体实现方案进行详细介绍。

实施例一

首先，本申请实施例一从上述客户端的角度，提供了一种提供商品信息的方法，参见图2，该方法具体可以包括：

S201：响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片。

在本申请实施例中，可以基于AI生成式对话进行商品推荐，并且可以提供专门用于这种商品推荐方式的落地页，也即，具体基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面。具体实现时，用户可以通过多种方式发出具体基于AI生成式对话进行商品推荐的请求，例如，一种方式下，可以在一些入口页面(例如，包括商品信息服务系统的客户端首页等)中提供用于发起上述请求的操作选项，使得用户可以通过该操作选项发起具体基于AI生成式对话进行商品推荐的请求。例如，如图3(A)所示，其示出了某商品信息服务系统的客户端首页，在该首页中31所示的位置处，可以展示出用于发起上述请求的操作选项，在具体实现时，该操作选项可以展示出“AI导购”等文案，另外还可以展示出与AI机器人头像等相关的样式，以使得用户更直观地了解该操作选项的功能。在用户通过该操作选项执行点击操作后，则客户端可以接收到前述基于AI生成式对话进行商品推荐的请求，并展示出对应的落地页。

在通过上述方式发起请求并展示出述基于AI生成式对话进行商品推荐的落地页的情况下，在初始状态下，具体可以根据用户的历史行为记录、最新行为记录(例如，最近的点击、加购等情况)等，进行相关商品的推荐，后续可以通过AI与用户之间的进一步对话等，对页面中展示出的推荐商品进行刷新。

或者，在另一种方式下，还可以在入口页面中就由AI生成具体的对话内容，并通过弹出“气泡”等方式在这种入口页面中展示出对话内容，以便更好地起到引导用户进入到上述落地页进行访问的作用。例如，在以客户端首页作为前述入口页面的情况下，客户端首页中也可以通过“猜你喜欢”等方式展示出一些推荐商品，但是，如果发现用户在该客户端首页中浏览了几屏，一直没有产生点击行为，或者，点击查看了某个商品详情之后又返回到客户端首页，等等，则可以通过AI生成对话内容，并且可以在上述用于发起基于AI生成式对话进行商品推荐请求的操作选项处，展示出该对话内容。

其中，这种在入口页面展示的对话内容可以通过多种方式生成。例如，一种方式下，可以是由AI模型通过对用户的相关行为数据进行分析等，对用户当前需要购买哪个类目的商品进行预测，然后生成对应的对话内容。例如，如果AI发现用户最近加购或者下单了一些与火锅食材相关的商品，则可能会预测出用户具有“吃一顿火锅”的需求，因此，如图3(B)中的32处所示，生成的对话内容可以是：“Hi，好久不见～今天是想尝试一下火锅吗？”，并且可以提供“好的”、“去看看”等操作选项，如果用户确实需要购买与火锅相关的商品，则可以点击该操作选项，进入到上述基于AI生成式对话进行商品推荐的落地页。当然，具体在根据用户的行为数据来生成上述AI对话内容时，可以针对多种更复杂的行为数据进行综合的判断之后得出结论。

另一种方式下，还可以根据当前的时令、节日等，以及适合对应时令或节日的商品类目，生成对应的AI对话内容，并通过上述入口页面中的弹出“气泡”等进行展示。例如，如图3(C)中的33所示，假设当天是“冬至”节气，则具体生成的AI对话内容可以是：“今天是冬至，天气转凉，请注意保暖哦，如果想要暖暖身子，可以尝试以下红焖羊肉或新疆罐子肉哦～”，同样还可以提供“好的”、“去看看”等选项，如果用户确实有这方面的需求，则可以通过该操作选项，进入到基于AI生成式进行商品推荐的落地页，等等。

这里需要说明的是，在上述图3所示的例子中，具体的商品信息服务系统可以是主营生鲜、水产、食材、餐饮熟食等商品类目的系统，对于这种专注于某垂直领域的系统而言，由于用户访问这种系统时所需购买的商品都是与该垂直领域相关的，因此，可以更便于对用户的需求等进行更准确的预测，另外，基于时令、节气、节日等提供的相关建议被用户接纳的概率也会比较高，因此，本申请实施例提供的方案更适合于在这种专注于垂直领域的系统中实现。当然，对于一些更综合性的商品信息服务系统而言，也可以使用类似的基于AI生成式进行商品推荐的方式，这里不进行限定。

在通过入口页面中提供的上述弹出“气泡”接收到用户的请求后，可以展示出对应的基于AI生成式对话进行商品推荐的落地页，并且，由于在入口页面中已经对用户需求进行了初步的了解，因此，具体落地页中展示出的推荐商品，可以是在入口页面中的对话基础上进行确定的。例如，对于图3(B)所示的情况，具体落地页中展示出的推荐商品都可以是与“火锅”相关的，例如，火锅食材、配料等；对于图3(C)所示的情况，具体落地页中展示出的推荐商品都可以是与“红焖羊肉”或“新疆罐子肉”相关的商品，等等。

S202：如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片。

S203：根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

在展示出上述基于AI生成式对话进行商品推荐的落地页后，与普通的商品推荐信息流页面不同的是，用户可以与AI之间进行对话交互，从而使得AI更了解用户的需求，或者，根据用户需求的变化更及时地调整推荐商品，等等。其中，在上述用户与AI进行对话交互的过程中，如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则还可以向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片。也就是说，在本申请实施例中，用户与AI之间可以基于上述落地页进行对话交互，这种对话可能并不是一直都在，通常可能是用户在具体的落地页中产生一些行为之后，由AI主动发起对话，对用户进行询问或者提供相关的建议，或者，由用户主动发起对话，向AI提出其具体的需求，等等，在上述由AI或者用户发起对话时，都可以在具体页面中当前位于窗口可视范围内的某个资源位中，插入具体的对话信息卡片，以展示出用户与AI之间的对话内容。

也就是说，在一种方式下，关于AI与所述用户之间产生的对话交互，具体可以包括AI主动发起对话、用户主动发起对话等多种交互方式。其中，关于AI主动发起对话时，为了便于用户做出回答，具体的AI生成的对话内容可以是用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的对话内容，然后，可以由所述用户进行回复。由于AI生成的这种对话内容，用户在进行答复时，只需要回答“是/否”感兴趣，或者“是/否”接受建议即可，因此，可以直接在上述对话信息卡片中提供具体用于答复的操作选项，例如，简单如“好的”、“去看看”等。

其中，在上述由AI主动发起对话的情况下，有一种情况可能是在用户进入到上述落地页之前，AI就已经主动发起对话了，例如，如前文图3(B)、(C)所述的情况，在这种情况下，在展示出对应的落地页的同时，便可以直接向页面中的具体资源位插入上述对话信息卡片，该对话信息卡片可以位于页面中的第一个资源位处，等等。也就是说，如果在入口页面提供的用于发起所述请求的第一操作选项(例如，如图3(A)中的31处所示)处，展示所述AI生成的用于对所述用户的需求进行询问或者向用户提供购物建议的对话内容，以及用于答复的第二操作选项(例如，如图3(C)中33处所示的“气泡”中提供的“去看看”等按钮)，则可以在所述用户通过所述第二操作选项做出回答或者接受建议后，触发具体基于AI生成式对话进行商品推荐的请求。相应的，在接收到该请求后，可以展示所述推荐商品信息流页面，并直接向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述具体的对话信息卡片(为便于与后续其他的对话信息卡片相区分，这里称为第一对话信息卡片)，并在所述推荐商品信息流页面中展示出根据询问结果或者所述购物建议提供的商品推荐结果。

例如，假设用户从对图3(C)所示的弹出“气泡”中点击“去看看”，之后展示出的落地页可以如图4(A)所示，后续具体基于AI生成式对话的商品推荐主要将基于该页面中进行。其中，在图4(A)中的41处所示的资源位中，可以展示出具体的对话信息卡片，其中展示出AI主动生成的对话内容，也即在前述图3(C)所示的入口页面中展示出的对话内容，并且，在该图4(A)所示的页面中，可以展示出与“红焖羊肉”、“新疆罐子肉”相关的商品推荐信息。

另外，除了可以在入口页面中由AI发起对话之外，具体在在展示具体的推荐商品信息流页面的过程中，还可以继续由AI生成用于对所述用户的需求进行询问或者向用户提供购物建议的对话内容，并且，可以向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片，以用于展示所述AI生成的对话内容以及用于答复的第三操作选项。在用户通过所述第三操作选项做出答复或接受建议的操作后，可以对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

也就是说，具体在展示上述推荐商品信息流页面的过程中，AI可以多次发起对话，相应的，上述第一对话信息卡片可以在页面中的不同资源位中插入多次。例如，如图4(A)所示的例子中，在推荐出与“红焖羊肉”或“新疆罐子肉”相关的推荐商品信息后，如果用户向后浏览了几屏之后仍然未进行点击操作，则可以通过AI生成新的对话内容，并生成对话信息卡片插入到页面中的资源位中。例如，如图4(B)中42处所示的资源位内，展示出了对话信息卡片，其中包括由AI生成的对话内容，具体的对话内容中可以包括推荐的其他商品类目信息，例如，“您还可以试试羊蝎子”；除了关于具体类目的推荐之外，还可以包括关于该类目的推荐理由等信息，例如，“这是一道以羊肉为主料的小吃，独特的麻辣味道令人回味无穷，吃过一次，您一定会爱上它的味道”，等等。另外，还可以在该对话信息卡片中提供“试试看”等操作选项，如果用户想要看看该类目的推荐商品，则可以通过点击该操作选项的方式做出答复。点击该“试试看”等操作选项之后，该对话信息卡片的状态可以如图4(C)中的43处所示，将“试试看”操作选项展示为“为你推荐中”的状态。在此过程中，服务端可以提供与“羊蝎子”相关的商品推荐信息，并返回给客户端，客户端则可以在当前的推荐商品信息流页面中刷新展示出上述与“羊蝎子”相关的商品推荐信息。

也就是说，在上述方式下，从用户角度而言，在其浏览上述落地页的过程中，可能会在浏览几屏之后发现页面中的某个资源位中出现了一张上述对话信息卡片，其中展示出AI生成的对话内容，具体的对话内容主要是对用户是否对某个商品类目感兴趣等进行询问，或者，提供与某个商品类目相关的建议等等，并且该卡片中还可以提供有“好的”、“试试看”等选项，用户可以通过点击这种选项，触发对当前页面中所展示的推荐商品信息的刷新。通过这种基于AI生成式对话的商品推荐，更有利于做出更准确的推荐，在用户浏览几屏之后未发现感兴趣商品的情况下，还可以通过及时通过在资源位中插入新的对话信息卡片，对用户进行询问或者提供新的建议，从而实现对用户的“挽留”，减少用户由于在前几屏未发现感兴趣商品便离开的发生几率。

以上对AI主动发起对话的情况进行了介绍，在实际应用中，为了便于用户主动提出其具体的需求，还可以在上述基于AI生成式对话进行商品推荐的信息流页面中，为用户提供的用于输入对话内容的输入组件，以使得用户可以主动提出具体的浏览需求，并由AI对用户的购物需求进行模型理解后做出回答。例如，上述输入组件具体可以如图4(C)中的44处所示，该输入组件可以支持语音输入或者键盘输出等多种方式，用户可以通过语音或者键盘输入，对自己的需求进行描述。例如，用户可以直接通过上述输入组件输入“我想看看羊蝎子”，则可以通过AI对用户的需求进行模型理解，并给出关于“羊蝎子”类目的商品推荐结果。当然，在这种由用户主动发起对话的交互过程中，关于具体产生的对话内容，同样可以生成对话信息卡片，并插入到页面的具体资源位中进行展示。

在为用户提供了上述输入组件的情况下，用户还可以通过该输入组件与AI进行对话，由AI帮助用户自动完成下单过程，等等。也就是说，可以通过所述输入组件接收到用户输入的对所述推荐商品信息流页面中被加入到待结算商品集合(俗称的“购物车”等)中的目标商品执行下单操作的需求描述信息，然后，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第二对话信息卡片，这样，可以在所述用户通过所述第二对话信息卡片进行订单信息确认后，代替用户完成针对所述目标商品的自动下单处理。也就是说，在用户无需手动跳转到订单确认、支付等页面的情况下，便可以帮助用户自动完成下单过程。其中，在通过上述基于AI生成式对话进行商品推荐的页面中，还可以在展示具体商品信息卡片的资源位内提供用于执行加入“购物车”操作的操作选项，使得用户无需进入到商品详情页面，即可完成加购操作。

例如，假设用户在对页面中推荐的“羊蝎子”类目的商品进行浏览的过程中，对其中某个具体的“羊蝎子”商品执行了加入购物车的操作，并且想要下单购买该商品。此时，可以通过图4(C)中44处所示的输入组件输入该需求，具体可以长按“按住说话”按钮，并语音输入，当然，也可以进行键盘输入。其中，在语音输入的情况下，具体的界面中还可以展示出对语音内容进行识别得到的文本内容，例如，如图5(A)中的51处所示，可以展示出：“帮我下单加购的羊蝎子”。之后，如图5(B)中的52处所示，可以在页面中的资源位内插入第二对话信息卡片，该信息卡片中可以展示出用户输入的对话内容，以及AI做出的答复内容。另外，该可以通过该第二对话信息卡片对用户的收货信息进行确认，以帮助用户完成下单。

具体的，在通过上述第二对话信息卡片对用户的收货信息进行确认时，也可以有多种方式。例如，一种方式下，可以直接在上述第二对话信息卡片中展示出待确认的收货地址、收货人、联系方式等信息，以便由用户进行确认。或者，另一种方式下，还可以在第二对话信息卡片中提供用于发起订单信息确认的第四操作选项，通过所述第四操作选项接收到用户的操作请求后，再通过在所述推荐商品信息流页面中弹出浮层的方式提供待确认的信息，以及用于进行订单信息确认的第五操作选项，以便在通过改第五操作选项接收到确认操作后完成自动下单处理。

例如，如图5(B)中的52处所示，可以在上述第二对话信息卡片中提供以下对话内容“好的亲，麻烦您核对下收货地址和送达时间”，并提供“去确认”选项，在用户点击“去确认”之后，如图5(C)中的53处所示，可以在页面中弹出半屏浮层，并在其中展示处待确认的收货地址、收货人、联系方式等信息，同时提供“确认下单”等第五操作选项，在用户点击该选项后，AI则可以基于用户已经选择的商品信息、已经确定的收货信息，完成自动下单操作，而不需要用户跳转到购物车页面、订单确认页面等多个页面进行操作。通过这种方式，由于可以在收到用户的“去确认”操作之后再获取其常用的收货地址、收货人等信息，因此，也更符合数据使用规则。

另外，在可选的方式下，在完成自动下单处理后，还可以向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第三对话信息卡片，所述第三对话信息卡片中还包括关于所生成订单的信息。也就是说，在AI帮助用户完成自动下单后，还可以在页面中插入新的对话信息卡片，以向用户展示下单的结果。其中，可以直接在这种对话信息卡片中展示关于所生成订单的详情信息，或者，在另一种方式下，还可以在上述第三对话信息卡片中展示订单的摘要信息，例如，如图5(D)中的54处所示，具体的摘要信息可以包括“支付成功”的状态信息、订单价格、预计发货/送达时间，等等。另外，还可以在该第三对话信息卡片中提供用于查看订单详情的第六操作选项，例如，图5(D)中的54处所示的“查看订单”等，使得用户可以通过所述第六操作选项跳转到对应的订单详情页面进行查看。

在实际应用中，对于“餐饮”相关的场景，用户往往可能需要购买多件商品，例如，买了某款主食，可能还会搭配一些饮品等，但是，用户在实际下单过程中可能存在忘记选择饮品等情况。因此，在可选的实现方式下，在通过所述输入组件接收到用户输入的对所述目标商品执行下单操作的需求后，还可以获取通过AI生成的为所述目标商品选择目标类目的搭配商品的建议对话内容。也就是说，在用户通过语音输入等方式提出“请帮我下单某商品”时，还可以在进行订单确认之前，提醒用户搭配其他商品，尤其是在同场景下经常被用户同时购买的商品，等等。此时，还可以向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示该建议对话内容的第四对话信息卡片，这样，如果用户接受该建议，则可以在推荐商品信息流页面中刷新展示出在该推荐的目标类目下推荐的搭配商品信息，以便用户进行选择加购，并与之前加购的其他商品进行合并下单，等等。

或者，如果用户在指示AI帮其完成某商品的下单后，还想再购买其他品类的商品进行搭配，则也可以主动向AI发起对话。也就是说，在根据用户的下单请求完成对所述目标商品的自动下单处理后，用户还可以通过所述输入组件对其新的购物需求进行描述，然后，在所述推荐商品信息流页面中刷新展示出对应所述新的购物需求描述信息的推荐商品信息。例如，假设用户已经购买到某款“羊蝎子”商品，然后还想买点饮品，则如图6(A)中的61处所示，用户可以主动通过页面中的输入组件对其需求进行描述：“啊，忘了点喝的了”，之后，如图6(B)的62处所示，可以在页面的资源位中插入新的对话信息卡片，其中可以展示出AI针对用户需要购买饮品的需求，生成的文本对话内容，例如，“好的，那我为您推荐一些解腻的酒水吧：1、山棘汁……”，另外可以在该信息卡片中提供“试试看”等选项。用户点击“试试看”之后，可以将当前页面中推荐的商品刷新为与上述推荐的饮品类目相关的商品，例如，如图6(C)所示，页面中推荐的商品已经从之前的“羊蝎子”相关的商品变为与饮品相关的商品。

这里需要说明的是，在具体通过AI生成式对话进行商品推荐的过程中，可以通过AI与用户实现多轮对话，每一轮对话可以由AI发起或者由用户发起，但是，对于AI而言，每一次在进行页面刷新时，都可以将前面已经进行的多轮对话内容进行融合，然后给出适当的商品推荐结果。例如，在前述例子中，虽然用户在最新一轮对话中只是说了“忘了点喝的”，但是，进行商品推荐时，会根据之前浏览、下单的商品类目，推荐能够进行搭配的商品。也即，具体的饮品类商品还包括很多细分类目，每种饮品的功能、适合的场合等可能是不同的，而根据用户之前购买的商品是“羊蝎子”这一信息，具体向用户推荐的是具有解腻功能的饮品，而如果用户之前购买的商品是与运动相关的商品，则在用户需要购买饮品时，则可以主要推荐运动型饮料，等等。

另外，在完成对某目标商品的自动下单处理并生成对应的第一订单后，如果又接收到用户将其他商品加入到所述待结算商品集合中的操作(例如，在前述例子中，用户之前下单了一款“羊蝎子”，之后又将某款饮品加入了购物车)，则此时，可以判断之前生成的第一订单处于何种状态，如果处于未配送状态，则可以由AI生成新的建议对话内容，该建议对话内容可以用于建议用户将新加入到待结算商品集合中的其他商品进行下单，并与所述第一订单进行合并配送。另外，还可以向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示该建议对话内容的第五对话信息卡片，这样，在接收到用户提交的接受建议的操作后，可以完成对所述其他商品的自动下单处理，并生成第二订单后，建立所述第二订单与所述第一订单之间的追加订单关系，并将所述第二订单与所述第二订单进行合并配送。

例如，在前述例子中，用户之前购买到了一款“羊蝎子”商品，之后想起自己忘了购买饮品，于是通过主动对话的方式要求AI为其推荐了一些饮品，假设用户选择将其中某款啤酒加入了购物车，而之前的“羊蝎子”订单处于尚未配送的状态，则如图7(A)中的71处所示，AI可以生成新的对话内容，“刚才加购的啤酒，需要帮您下单，并和之前的订单一起配送吗？”，并通过对话信息卡片的方式插入到信息流页面的具体资源位中，并提供“一起下单”或者“好的”等选项。如果用户接受该建议，则可以点击该“一起下单”或者“好的”选项，之后，AI可以帮助该用户完成自动下单，并且，可以将新生成的订单作为之前“羊蝎子”订单的追加订单。并且，还可以在页面的具体资源位中插入新的对话信息卡片，展示出新生成的订单的订单信息，还可以提供用于查看订单详情，或者查看订单追加情况的操作选项，以用于跳转到订单详情页面进行展示，等等。

这里需要说明的是，在本申请实施例中，之所以采用上述追加订单的方式是因为，本申请实施例的一种典型的应用场景可以是应用于主营生鲜、餐饮熟食、食材等相关类目商品的系统中，针对上述类目商品的特点，这种系统通常可以采用O2O(线上与线下相结合)的服务模式。在这种O2O模式下，不仅可以为用户提供线上的应用程序以用于在线下单，并且，还会在线下的多个地理区域开设实体店铺，通过这种实体店铺为周围一定距离范围内的用户提供配送服务，具体的配送服务可以包括“半小时达”、“两小时达”、“当日达”等属于即时配送范畴的服务。在这种场景下，对配送服务资源的充足性要求比较高，在实际应用中，在一些用餐高峰期，或者由于一些突发事件导致大量用户在同时间段内购买并囤积商品等情况下，经常会出现由于配送服务资源不足而无法下单，或者无法在用户所需的时间段完成配送的情况，或者，还可能出现同一用户刚刚完成了某商品的下单，后来发现忘记购买某商品，但是重新选择购买该商品时却发现由于运力不足，无法在与上一订单相同的时间段内完成配送等情况，此时，可能会影响用户的体验。而在本申请实施例中，通过前述追加订单、合并配送的服务方式，可以使得用户先后在比较短的时间内下单的不同商品，共享同一份配送服务资源，在配送服务资源比较紧张的情况下，也可以提升用户的下单成功率；另外，在这种通过追加订单、合并配送的情况下，用户可以仅支付一份配送费，也即，新生成的订单不再另外产生配送费用，因此，可以节省用户的支付资源。从系统角度而言，也可以起到节省配送服务成本的作用。

以上对本申请实施例提供的方案涉及到的一些主要的链路进行了介绍。需要说明的是，在本申请实施例中，具体在基于AI生成式对话进行商品推荐的过程中，具体在的商品推荐结果可以是通过传统的商品标签匹配等方式确定，或者，还可以是通过AI大模型来生成。也就是说，AI大模型除了可以通过与用户之间的对话了解用户的需求，还可以在这种用户需求基础上，进一步地提供商品推荐结果，这种AI大模型在进行商品推荐时，可以不依赖于商品标签，而是可以通过对商品的文本、图片、视频、用户评价等多模态的商品描述信息进行模型理解，然后给出匹配用户需求的商品推荐结果。在实际应用中，可以提前将系统中的商品信息输入到AI大模型中进行训练，以使得AI大模型具有上述能力。

另外，关于本申请实施例中插入到具体资源位中展示的对话信息卡片，根据作用的不同，可以分为多种类型，另外，其出现的位置、卡片的高度等也都可以不同。例如，如果是在前述入口页面中通过AI对话内容引导用户进入上述基于AI生成式对话的商品推荐页面，则默认插入到该页面中的对话信息卡片可以出现在窗口可视范围内左上角的资源位内。在展示上述基于AI生成式对话的商品推荐页面过程中新生成的对话信息卡片，则主要可以出现在窗口可视范围内位于右上角等位置的资源位内，等等。对话信息卡片的高度可以随着具体对话内容的多少而不同。另外，在某些场景下，具体通过AI生成的对话内容可能会比较多，此时，对于这种大量文本展示的情况，在默认状态下，可以在对话信息卡片中展示出文本内容的一部分，并提供“向下展开”或者“查看更多”等选项，在用户点击后，再展示出完整的文本内容。

例如，在展示与食材等有关的商品推荐信息的过程中，可以通过AI为用户生成关于菜谱推荐的相关对话内容，而这种对话内容可能会包括大量文本，此时就可以通过上述方式来进行处理。例如，在通过AI生成式对话进行商品推荐的过程中，用户可能加购或者下单了一些商品，但是，AI可能在对话过程中了解到具体的用餐人数、用餐人员是否包括老人、小孩等信息，因此，可以根据具体用餐人员情况，对所需菜量进行判断，并提供关于菜谱的推荐，相应的对话信息卡片可以如图8(A)中的81处所示。用户可以通过点击“查看更多”选项，将具体的AI生成的对话内容进行完整展示如图8(B)所示。如果用户点击“查看菜谱”选项，则可以通过弹出浮层等方式展示具体菜谱的页面，其中可以包括具体菜品的教学视频，还可以包括相关商品的链接信息、加购选项，等等。

另外，如前文所述，在上述基于AI生成式对话进行商品推荐的过程中，用户与AI之间可能会产生多轮对话，这些对话内容可能分散在页面中多个不同位置的资源位中。在具体实现时，还可以为用户提供查看全部对话内容等选项，此时，可以将多轮对话过程中生成的多个对话信息卡片集中展示到当前页面的各个资源位内，例如，如图8(D)所示。

总之，通过本申请实施例，可以提供基于AI生成式对话进行商品推荐的页面，在该页面中可以包括多个资源位，主要用于展示推荐商品的商品信息卡片，另外，还可以在AI与所述用户之间产生对话交互，向页面中的资源位内插入用于展示对话内容的对话信息卡片，并根据对话交互结果对所述页面中推荐的商品信息进行刷新展示。通过这种方式，可以使得推荐出的商品信息能够随着AI生成式对话的进行而发生更新，以此更准确的匹配用户的需求，提升推荐资源的利用率。而通过向资源位内插入对话信息卡片的方式，可以使得上述AI生成式对话的过程更好地融入到商品推荐过程中，也使得用户更直观地感知到AI的存在，在查看商品推荐信息的过程中，可以通过这种对话信息卡片查看到具体的对话内容，从而更有效地起到“AI导购”的作用。

实施例二

该实施例二是与实施例一相对应的，从服务端的角度，提供了一种提供商品信息的方法，参见图9，该方法可以包括：

S901：在基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的过程中，根据用户在基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面中产生的行为信息生成AI对话内容；所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

S902：将所述AI对话内容提供给客户端，以便所述客户端在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，生成对话信息卡片，并插入到所述推荐商品信息流页面的资源位中进行展示；

S903：根据所述AI与所述用户之间的对话交互结果，生成新的商品推荐结果；

S904：将所述新的商品推荐结果提供给所述客户端，以便所述客户端对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

关于该实施例二中的未详述部分，可以参见实施例一以及本说明书其他部分的记载，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中可能会涉及到对用户数据的使用，在实际应用中，可以在符合所在国的适用法律法规要求的情况下(例如，用户明确同意，对用户切实通知，等)，在适用法律法规允许的范围内在本文描述的方案中使用用户特定的个人数据。

与实施例一相对应，本申请实施例还提供了一种提供商品信息的装置，参见图10，该装置可以包括：

页面展示单元1001，用于响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

第一对话信息卡片插入单元1002，用于如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片；

刷新展示单元1003，用于根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

其中，所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：

通过所述AI生成用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的对话内容，并由所述用户进行回复的过程中产生的对话交互。

具体实现时，该装置还可以包括：

入口引导单元，用于在入口页面提供的用于发起所述请求的第一操作选项处，展示所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的，以及用于答复的第二操作选项，以便在所述用户通过所述第二操作选项做出回答或者接受建议后，触发所述请求；

此时，所述第一对话信息卡片插入单元还可以用于：

在根据所述请求触发展示所述推荐商品信息流页面的过程中，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片；所述推荐商品信息流页面用于展示出根据询问结果或者所述购物建议提供的商品推荐结果。

具体的，所述第一对话信息卡片插入单元具体可以用于

在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，获取所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片，以用于展示所述AI生成的对话内容以及用于答复的第三操作选项；

此时，所述刷新展示具体可以用于：

响应于用户通过所述第三操作选项做出答复或接受建议的操作，对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

另外，所述推荐商品信息流页面中还可以包括：为用户提供的用于输入对话内容的输入组件；

所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：通过所述输入组件接收到用户的购物需求描述信息，并由所述AI对用户的购物需求进行模型理解后做出回答的过程中产生的对话交互。

或者，在所述推荐商品信息流页面中还包括上述输入组件的情况下，该装置还可以包括：

AI下单需求接收单元，用于通过所述输入组件接收到用户输入的对所述推荐商品信息流页面中被加入到待结算商品集合中的目标商品执行下单操作的需求描述信息；

第二对话信息卡片插入单元，用于向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第二对话信息卡片，以便在所述用户通过所述第二对话信息卡片进行订单信息确认后，代替用户完成针对所述目标商品的自动下单处理。

其中，所述第二对话信息卡片中还可以包括用于发起订单信息确认的第四操作选项；

所述装置还可以包括：

订单信息确认单元，用于响应于通过所述第四操作选项发起的操作请求，通过在所述推荐商品信息流页面中弹出浮层的方式提供待确认的信息，以及用于进行订单信息确认的第五操作选项，以便在通过所述第五操作选项接收到确认操作后完成自动下单处理。

另外，该装置还可以包括：

第三对话信息卡片插入单元，用于在完成自动下单处理后，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第三对话信息卡片，所述第三对话信息卡片中还包括关于所生成订单的信息。

其中，所述第三对话信息卡片中关于所生成订单的信息包括：关于所生成订单的摘要信息；

此时，所述第三对话信息卡片中还可以包括：用于查看订单详情的第六操作选项，以便通过所述第六操作选项跳转到对应的订单详情页面进行查看。

另外，所述刷新展示单元还可以用于：

在完成对所述目标商品的自动下单处理后，通过所述输入组件接收到用户输入的新的购物需求描述信息后，在所述推荐商品信息流页面中刷新展示出对应所述新的购物需求描述信息的推荐商品信息。

再者，该装置还可以包括：

追单建议对话内容获取单元，用于在完成对所述目标商品的自动下单处理并生成对应的第一订单后，如果接收到用户将其他商品加入到所述待结算商品集合中的操作，且所述第一订单处于未配送状态，则获取通过AI生成的建议对话内容，该建议对话内容用于建议用户将新加入到待结算商品集合中的其他商品进行下单，并与所述第一订单进行合并配送；

第五对话信息卡片插入单元，用于向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示该建议对话内容的第五对话信息卡片，以便在接收到用户提交的接受建议的操作后，完成对所述其他商品的自动下单处理，并生成第二订单后，建立所述第二订单与所述第一订单之间的追加订单关系，并将所述第二订单与所述第二订单进行合并配送。

与实施例二相对应，本申请实施例还提供了一种提供商品信息的装置，参见图11，该装置可以包括：

AI对话内容生成单元1101，用于在基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的过程中，根据用户在基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面中产生的行为信息生成AI对话内容；所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

AI对话内容提供单元1102，用于将所述AI对话内容提供给客户端，以便所述客户端在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，生成对话信息卡片，并插入到所述推荐商品信息流页面的资源位中进行展示，

商品推荐结果生成单元1103，用于根据所述AI与所述用户之间的对话交互结果，生成新的商品推荐结果；

商品推荐结果提供单元1104，用于将所述新的商品推荐结果提供给所述客户端，以便所述客户端对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

另外，本申请实施例还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前述方法实施例中任一项所述的方法的步骤。

以及一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

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，执行前述方法实施例中任一项所述的方法的步骤。

其中，图12示例性的展示出了电子设备的架构，例如，设备1200可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理，飞行器等。

参照图12，设备1200可以包括以下一个或多个组件：处理组件1202，存储器1204，电源组件1206，多媒体组件1208，音频组件1210，输入/输出(I/O)的接口1212，传感器组件1214，以及通信组件1216。

处理组件1202通常控制设备1200的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1202可以包括一个或多个处理器1220来执行指令，以完成本公开技术方案提供的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1202可以包括一个或多个模块，便于处理组件1202和其他组件之间的交互。例如，处理组件1202可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1208和处理组件1202之间的交互。

存储器1204被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1200的操作。这些数据的示例包括用于在设备1200上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1204可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1206为设备1200的各种组件提供电力。电源组件1206可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备1200生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1208包括在设备1200和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1208包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1200处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1210被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1210包括一个麦克风(MIC)，当设备1200处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1204或经由通信组件1216发送。在一些实施例中，音频组件1210还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1212为处理组件1202和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1214包括一个或多个传感器，用于为设备1200提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1214可以检测到设备1200的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为设备1200的显示器和小键盘，传感器组件1214还可以检测设备1200或设备1200一个组件的位置改变，用户与设备1200接触的存在或不存在，设备1200方位或加速/减速和设备1200的温度变化。传感器组件1214可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1214还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1214还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1216被配置为便于设备1200和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备1200可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，或2G、3G、4G/LTE、5G等移动通信网络。在一个示例性实施例中，通信组件1216经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1216还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，设备1200可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1204，上述指令可由设备1200的处理器1220执行以完成本公开技术方案提供的方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上对本申请所提供的提供商品信息的方法及电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (14)

1.一种提供商品信息的方法，其特征在于，包括：

响应于基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的请求，展示基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面，所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片；

根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：

通过所述AI生成用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的对话内容，并由所述用户进行回复的过程中产生的对话交互。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

在入口页面提供的用于发起所述请求的第一操作选项处，展示所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的，以及用于答复的第二操作选项，以便在所述用户通过所述第二操作选项做出回答或者接受建议后，触发所述请求；

所述方法还包括：

在由所述请求后触发展示所述推荐商品信息流页面的过程中，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片；所述推荐商品信息流页面用于展示出根据询问结果或者所述购物建议提供的商品推荐结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述如果所述AI与所述用户之间产生对话交互，则向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示对话内容的第一对话信息卡片，包括：

在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，获取所述AI生成的用于对所述用户是否对某商品类目感兴趣进行询问、或者向用户提供关于某商品类目的购物建议的；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述第一对话信息卡片，以用于展示所述AI生成的对话内容以及用于答复的第三操作选项；

所述根据对话交互结果对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示，包括：

响应于用户通过所述第三操作选项做出答复或接受建议的操作，对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述推荐商品信息流页面中还包括：为用户提供的用于输入对话内容的输入组件；

所述AI与所述用户之间产生的对话交互包括：

通过所述输入组件接收到用户的购物需求描述信息，并由所述AI对用户的购物需求进行模型理解后做出回答的过程中产生的对话交互。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述推荐商品信息流页面中还包括：为用户提供的用于输入对话内容的输入组件；

所述方法还包括：

通过所述输入组件接收到用户输入的对所述推荐商品信息流页面中被加入到待结算商品集合中的目标商品执行下单操作的需求描述信息；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第二对话信息卡片，以便在所述用户通过所述第二对话信息卡片进行订单信息确认后，代替用户完成针对所述目标商品的自动下单处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第二对话信息卡片中还包括用于发起订单信息确认的第四操作选项；

所述方法还包括：

响应于通过所述第四操作选项发起的操作请求，通过在所述推荐商品信息流页面中弹出浮层的方式提供待确认的信息，以及用于进行订单信息确认的第五操作选项，以便在通过所述第五操作选项接收到确认操作后完成自动下单处理。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

在完成自动下单处理后，向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入所述用于展示对话内容的第三对话信息卡片，所述第三对话信息卡片中还包括关于所生成订单的信息。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述第三对话信息卡片中关于所生成订单的信息包括：关于所生成订单的摘要信息；

所述第三对话信息卡片中还包括：用于查看订单详情的第六操作选项，以便通过所述第六操作选项跳转到对应的订单详情页面进行查看。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

在完成对所述目标商品的自动下单处理后，通过所述输入组件接收到用户输入的新的购物需求描述信息后，在所述推荐商品信息流页面中刷新展示出对应所述新的购物需求描述信息的推荐商品信息。

11.根据权利要求6或10所述的方法，其特征在于，还包括：

在完成对所述目标商品的自动下单处理并生成对应的第一订单后，如果接收到用户将其他商品加入到所述待结算商品集合中的操作，且所述第一订单处于未配送状态，则获取通过AI生成的建议对话内容，该建议对话内容用于建议用户将新加入到待结算商品集合中的其他商品进行下单，并与所述第一订单进行合并配送；

向所述推荐商品信息流页面中的资源位插入用于展示该建议对话内容的第五对话信息卡片，以便在接收到用户提交的接受建议的操作后，完成对所述其他商品的自动下单处理，并生成第二订单后，建立所述第二订单与所述第一订单之间的追加订单关系，并将所述第二订单与所述第二订单进行合并配送。

12.一种提供商品信息的方法，其特征在于，包括：

在基于人工智能AI生成式对话进行商品推荐的过程中，根据用户在基于AI生成式对话的推荐商品信息流页面中产生的行为信息生成AI对话内容；所述推荐商品信息流页面中包括多个资源位，所述多个资源位用于展示多个推荐商品的商品信息卡片；

将所述AI对话内容提供给客户端，以便所述客户端在展示所述推荐商品信息流页面的过程中，生成对话信息卡片，并插入到所述推荐商品信息流页面的资源位中进行展示；

根据所述AI与所述用户之间的对话交互结果，生成新的商品推荐结果；

将所述新的商品推荐结果提供给所述客户端，以便所述客户端对所述推荐商品信息流页面中推荐的商品信息进行刷新展示。

13.一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12任一项所述的方法的步骤。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；以及

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，执行权利要求1至12任一项所述的方法的步骤。