CN117370493A - 一种基于大语言模型的系统智能交互方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大语言模型的系统智能交互方法与装置。本方法为：1)基于数据库元数据、API元数据管理能力，将系统内的数据及API接口能力信息相关的注册信息配置到基础配置模块；2)前端接收用户输入信息；如果用户输入信息为语音信息，则对语音信息进行语音识别得到第二文本信息；3)基于自然语言处理技术从输入信息中识别出用户意图；然后判断用户意图为数据查询请求或API查询请求；如果为数据查询请求则执行步骤31)，如果为API查询请求则执行步骤32)；31)根据输入信息生成可执行的数据库SQL语句，查询数据库返回结果给前端；32)依据基础配置模块配置的API接口配置信息返回结果给前端。
Description
技术领域
本发明属于计算机软件、人工智能技术领域，涉及一种基于大语言模型的系统智能交互方法与装置。
背景技术
在当前的信息科技环境下，系统与用户之间的交互已经成为数字化产品和服务设计中至关重要的一部分。传统的系统交互方式通常要求用户根据系统约定的规则，在不同的界面中进行输入、选择和操作，以实现与系统的通信，因此传统的交互方式在用户体验和系统性能方面面临着一些显著的问题和挑战。首先，由于传统方法通常依赖于预先定义的规则和界面布局，用户需要耗费时间来学习和熟悉不同界面的操作方式，从而增加了交互的复杂性和学习曲线。其次，传统交互方法往往只能提供有限的选择和操作，无法充分满足用户个性化的需求，导致交互体验缺乏灵活性和自主性。此外，在复杂的系统环境中，传统交互方法难以快速准确地理解用户意图，并将用户的请求定向到最适合的功能模块，从而影响了交互的效率和效果。
目前已经有一些尝试改进传统系统交互的方法，包括可视化界面设计、交互设计和用户体验设计等。然而，现有技术在根据用户偏好和上下文提供个性化、智能化的交互体验方面仍然存在局限性，无法充分满足用户多样化的需求。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于大语言模型的系统智能交互方法与装置。本发明通过创新性地融合大语言模型语义理解和自然语言处理(NLP)技术，实现高效智能的系统交互。该方法包括基于大语言模型的语义理解步骤，将自然语言转换为机器可读的信息，以进行智能路由调度；以及基于基础信息配置系统管理的的数据库元数据、接口元数据和维度信息配置，以提升语义理解及能力路由的精准度。
本发明的技术方案为：
一种基于大语言模型的系统智能交互方法，其步骤包括：
1)基于数据库元数据、API元数据管理能力，将系统内的数据及API接口能力信息相关的注册信息配置到基础配置模块；
2)前端接收用户输入信息，所述用户输入信息为语音信息、文本信息、图像信息或文件信息；如果所述用户输入信息为语音信息，则对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
3)基于自然语言处理技术从所述输入信息中识别出用户意图；然后判断所述用户意图为数据查询请求或API查询请求；如果所述用户意图为数据查询请求则执行步骤31)，如果所述用户意图为API查询请求则执行步骤32)；
31)根据所述输入信息生成可执行的数据库SQL语句；然后根据数据库SQL语句查询数据库，并将查询结果返回给展示端；所述展示端根据查询意图及查询结果，结合配置的数据表维度信息、字段类型，以设定形式展示到所述前端；
32)依据所述基础配置模块配置的API接口配置信息动态组装生成接口路由调度的大模型提示词prompt；然后从所述输入信息中识别出文本内容及问题内容；然后根据提示词prompt与问题内容获取目标API接口，根据所获取的目标API接口的关联配置信息以及基于所述文本内容获取必要的参数信息；然后根据所述关联配置信息、参数信息生成API接口请求并发送给基础配置模块中配置的接口模板，所述接口模板根据所述API接口请求返回API给所述前端。
进一步的，配置到基础配置模块的配置信息包括：数据库元数据、接口元数据和外部维度信息；基于数据库元数据配置信息判断所述用户意图是否为数据查询请求，若是则执行步骤31)；基于API元数据配置信息判断所述用户意图是否为API服务请求，若是则执行步骤32)；否则请求大语言模型服务进行回答。
进一步的，所述数据库元数据包括数据库信息、数据表信息及数据字段信息。
进一步的，所述接口元数据包括描述系统各模块间通信接口、输入输出、数据格式。
进一步的，所述外部维度信息包括系统支持的法院信息、地区信息。
一种基于大语言模型的系统智能交互装置，其特征在于，包括前端模块、基础配置模块、大语言模型服务模块、数据查询请求处理模块、API查询请求处理模块；
所述基础配置模块，用于存储配置信息，包括系统内的数据及API接口能力信息相关的注册信息；
所述前端模块，用于接收用户输入信息，所述用户输入信息为语音信息、文本信息、图像信息或文件信息；如果所述用户输入信息为语音信息，则对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
所述大语言模型服务模块，用于基于自然语言处理技术从所述输入信息中识别出用户意图；然后判断所述用户意图为数据查询请求或API查询请求；
所述数据查询请求处理模块，用于根据所述输入信息生成可执行的数据库SQL语句；然后根据数据库SQL语句查询数据库，并将查询结果返回给展示端；所述展示端根据查询意图及查询结果，结合配置的数据表维度信息、字段类型，以设定形式展示到所述前端；
所述API查询请求处理模块，用于依据所述基础配置模块配置的API接口配置信息动态组装生成接口路由调度的大模型提示词prompt；然后从所述输入信息中识别出文本内容及问题内容；然后根据提示词prompt与问题内容获取目标API接口，根据所获取的目标API接口的关联配置信息以及基于所述文本内容获取必要的参数信息；然后根据所述关联配置信息、参数信息生成API接口请求并发送给基础配置模块中配置的接口模板，所述接口模板根据所述API接口请求返回API给所述前端。
一种服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行上述方法中各步骤的指令。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的优点如下：
本发明通过将大语言模型和NLP技术融合，实现更智能、更个性化、更高效的系统与用户之间的交互体验，从而提升用户满意度和系统性能。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为大语言模型服务处理流程图。
图3为路由调度图。
图4为技术实现逻辑图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步详细描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明基于大模型技术语义理解能力，提供一种支持文字、语音输入的人机交互系统。整体系统构建于大模型技术基础之上，可整合行业相关知识(司法行业、金融行业等)，形成行业领域智能问题理解能力；通过设计研发系统调用插件技术，最终构建具备数据信息检索、服务能力调用、业务办理功能的具备跨行业扩展能力的智能交互系统。实现智能、高效、个性化的用户与系统之间的交互体验，整体交互流程如图1。
本发明基于大语言模型的语义理解步骤：通过使用大规模技术，将自然语言文本中的实体、关键词和上下文信息等抽取出来，转化为机器可读的信息。以便后续的匹配和调度过程。
一种基于大语言模型的系统智能交互方法和装置，所述方法包括：
首先需要基于数据库元数据、API元数据管理能力，将系统内的数据及API接口能力信息相关的注册配置到基础配置模块中，用以辅助大模型意图理解转换以及提升数据服务、API接口服务得路由精准度。
整体用户交互流程如下：
1)接收用户输入信息，包括：接收所述用户输入的语音信息、文本信息、图像信息、文件信息，并对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
2)基于自然语言处理技术，结合基础配置信息，对用户输入信息进行第一级路由判断，基于数据库元数据配置信息，对用户输入信息进行分词，并对分词结果进行核心词判断，用于识别是否为数据查询请求，若是则将请求转发到数据查询；基于API元数据配置信息，配置信息包括API描述、API核心功能介绍、API输入输出报文等，然后结合大模型技术对用户数据进行语义理解，用于识别是否为API服务请求，若是则将请求转发到API查询；若以上都无法匹配，则请求大语言模型服务进行回答。
2.1数据查询问题
a)系统识别到用户意图为数据查询类问题后，将户输入信息转发给基于数据库表查询微调的大语言模型服务中，大语言模型服务处理流程如图2。
大语言模型服务将用户输入信息进行处理，转换为特定格式的结构化信息，大模型输出结构如下：
b)系统获取到大模型解析上面示例的中间结果之后，根据purpose及terms中的字段信息，并结合数据库表及字段的配置信息，将中间结果转换为可执行的数据库SQL语句；
c)系统中的数据库SQL执行模块将数据查询请求提交到数据库服务中，并将结果返回给展示端；
d)数据展示服务根据查询意图及结果信息，结合配置的数据表维度信息、字段类型等，以不同的形式(文本、图形、图表)展示到前端。
2.2API查询问题
a)系统依据基础配置模块配置的API接口配置信息，将API接口名称、API接口描述信息，API接口输入报文信息进行组装，形成一段自然语言(示例：量刑计算接口：计算/查询/获取/分析/推荐/评估该案件的判决结果，包括罪名和刑期)，即形成接口路由调度的大模型提示词prompt；
b)根据用户输入的内容，基于大模型技术识别文本内容及问题内容；
c)根据组装提示词prompt与问题内容，请求大模型获取目标API接口，并根据API接口关联配置信息，并基于文本内容获取必要的参数信息；
d)发起API接口请求，并根据基础配置模块中配置的接口模板对接口返回报文进行组装,然后返回前端进行展示。
3)系统前端模块，获取后端返回的数据，并将结果进行展示用以支持后续的用户交互。
统设计分三层，大语言模型服务端、问答系统后端、问答系统用户端。其中大语言模型服务端基于问答系统后端包括基于语义理解的问题路由及历史问答记忆、数据服务配置管理、能力服务配置管理及后端管理模块；用户端包括交互界面模块、结果前端展示插件模块等。
基于基础数据库的元数据、接口元数据和外部维度信息配置：本发明采用了基础信息配置的方法，包括数据库元数据、接口元数据和外部维度信息的收集和存储。这些信息构成了一个综合的配置基础，为后续的语义理解和调度过程提供基础数据支持。
·数据库元数据：收集不同系统数据，包括数据库信息，数据表信息及数据字段信息等，为智能问答自然语言转换为可执行SQL提供基础配置支撑。
·接口元数据配置：描述系统各模块间通信接口、输入输出、数据格式等细节，为智能问答自然语言转换为接口执行逻辑提供基础配置支撑。
·外部维度信息配置：系统支持外部维度信息(法院信息、地区信息等)动态扩展维护，为智能路由调度提供基础配置支撑。
路由调度的实现如图3所示。基于NLP分析和匹配结果，本发明实现更智能的用户请求引导和系统功能调度。系统将机器可读的信息与基础信息配置的数据库信息和接口信息进行匹配，评估不同配置选项与用户请求之间的匹配程度。基于匹配程度评估和关键词相似度计算的结果，将用户请求导向最适合的系统功能模块，以满足用户意图。例如，如果用户询问某法院去年的执结率，则将请求定向到规律型知识数据库查询功能模块，如果用户查询相关类案，则将请求定向到类案检索的接口。同时，系统将选择最匹配用户请求的交互方式，如文字回复、图表回复、表格回复、链接回复等。
使用大模型进行预训练，建立语义理解模型，以便将自然语言文本转化为结构化信息。
收集并存储数据库元数据、接口元数据和外部维度信息，建立基础配置数据库。
当有新的应用请求时，将其自然语言描述输入语义理解模型，生成机器可读的信息。
利用NLP技术，将机器可读的信息与基础配置数据库中的信息进行匹配和比对，识别出最佳的配置选项。
根据匹配结果，执行路由调度，将应用指向适当的资源节点或服务。
技术实现逻辑如图4所示。
尽管为说明目的公开了本发明的具体实施例，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于最佳实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
Claims (8)
1.一种基于大语言模型的系统智能交互方法，其步骤包括：
1)基于数据库元数据、API元数据管理能力，将系统内的数据及API接口能力信息相关的注册信息配置到基础配置模块；
2)前端接收用户输入信息，所述用户输入信息为语音信息、文本信息、图像信息或文件信息；如果所述用户输入信息为语音信息，则对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
3)基于自然语言处理技术从所述输入信息中识别出用户意图；然后判断所述用户意图为数据查询请求或API查询请求；如果所述用户意图为数据查询请求则执行步骤31)，
如果所述用户意图为API查询请求则执行步骤32)；
31)根据所述输入信息生成可执行的数据库SQL语句；然后根据数据库SQL语句查询数据库，并将查询结果返回给展示端；所述展示端根据查询意图及查询结果，结合配置的数据表维度信息、字段类型，以设定形式展示到所述前端；
32)依据所述基础配置模块配置的API接口配置信息动态组装生成接口路由调度的大模型提示词prompt；然后从所述输入信息中识别出文本内容及问题内容；然后根据提示词prompt与问题内容获取目标API接口，根据所获取的目标API接口的关联配置信息以及基于所述文本内容获取必要的参数信息；然后根据所述关联配置信息、参数信息生成API接口请求并发送给基础配置模块中配置的接口模板，所述接口模板根据所述API接口请求返回API给所述前端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，配置到基础配置模块的配置信息包括：数据库元数据、接口元数据和外部维度信息；基于数据库元数据配置信息判断所述用户意图是否为数据查询请求，若是则执行步骤31)；基于API元数据配置信息判断所述用户意图是否为API服务请求，若是则执行步骤32)；否则请求大语言模型服务进行回答。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据库元数据包括数据库信息、数据表信息及数据字段信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接口元数据包括描述系统各模块间通信接口、输入输出、数据格式。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述外部维度信息包括系统支持的法院信息、地区信息。
6.一种基于大语言模型的系统智能交互装置，其特征在于，包括前端模块、基础配置模块、大语言模型服务模块、数据查询请求处理模块、API查询请求处理模块；
所述基础配置模块，用于存储配置信息，包括系统内的数据及API接口能力信息相关的注册信息；
所述前端模块，用于接收用户输入信息，所述用户输入信息为语音信息、文本信息、图像信息或文件信息；如果所述用户输入信息为语音信息，则对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
所述大语言模型服务模块，用于基于自然语言处理技术从所述输入信息中识别出用户意图；然后判断所述用户意图为数据查询请求或API查询请求；
所述数据查询请求处理模块，用于根据所述输入信息生成可执行的数据库SQL语句；然后根据数据库SQL语句查询数据库，并将查询结果返回给展示端；所述展示端根据查询意图及查询结果，结合配置的数据表维度信息、字段类型，以设定形式展示到所述前端；
所述API查询请求处理模块，用于依据所述基础配置模块配置的API接口配置信息动态组装生成接口路由调度的大模型提示词prompt；然后从所述输入信息中识别出文本内容及问题内容；然后根据提示词prompt与问题内容获取目标API接口，根据所获取的目标API接口的关联配置信息以及基于所述文本内容获取必要的参数信息；然后根据所述关联配置信息、参数信息生成API接口请求并发送给基础配置模块中配置的接口模板，所述接口模板根据所述API接口请求返回API给所述前端。
7.一种服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行权利要求1至5任一所述方法中各步骤的指令。
8.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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