本發明涉及計算機,具體地涉及一種基于大模型的專業知識互動方法、系統、制冷設備。
背景技術:
1、冰箱已成為現代家庭不可或缺的一部分,不僅用于冷藏食物和保鮮,還通過智能設備與用戶互動,豐富家庭生活。然而,面對專業術語不熟悉的用戶,現有的冰箱智能問答系統往往難以準確理解并回答用戶的問題。例如,用戶可能會用非專業的表達方式詢問冰箱的特定功能,但因缺乏對專業術語的準確表達,使得問答系統難以提供滿意的答案。
2、針對這一問題,目前所采用的方法如知識圖譜構建和問答對匹配雖有一定效果,但存在人力成本高、更新維護困難、知識單一性和覆蓋范圍限制等缺點。這些方法依賴于預先定義的知識結構或人工整理的問答對,難以應對用戶詢問方式的多樣性和變化,從而影響用戶體驗。
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供一種基于大模型的專業知識互動方法、系統、制冷設備。
2、本發明提供一種基于大模型的專業知識互動方法,包括步驟:
3、獲取用戶交互文本數據;
4、通過主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞;
5、當檢測到所述主題關鍵詞數量少于預設數量時,通過關鍵詞提取模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞,將主題關鍵詞數量補充至所述預設數量;
6、基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語;
7、根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,并進行輸出。
8、作為本發明的進一步改進,所述通過主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞,還包括:
9、檢測所述用戶交互文本數據的長度;
10、當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,通過所述主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞;
11、當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,先通過摘要提取模型提取所述用戶交互文本數據的主要文本數據,通過所述主題模型提取所述主要文本數據的主題關鍵詞。
12、作為本發明的進一步改進,在基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語之前,還包括:
13、對通過所述主題模型提取的主題關鍵詞和通過所述關鍵詞提取模型提取的主題關鍵詞,進行去重處理。
14、作為本發明的進一步改進,所述基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語,具體包括:
15、通過文本匹配模型,計算得到和所述主題關鍵詞匹配度最高的專業領域術語。
16、作為本發明的進一步改進,所述基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語,具體包括:
17、結合所述主題關鍵詞和所述用戶交互文本數據構建提示工程詞;
18、將所述提示工程詞輸入大模型中,所述大模型根據所述提示工程詞輸出專業領域術語。
19、作為本發明的進一步改進,所述根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,具體包括:
20、將所述專業領域術語和所述用戶交互文本數據組合后作為生成式大模型的輸入;
21、生成多個與所述用戶交互文本數據相關的回復文本數據;
22、按照相似度對所述回復文本數據進行排序,選擇相似度最高的數個回復文本數據進行輸出,供用戶進行選擇確認。
23、作為本發明的進一步改進,所述根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,還包括:
24、記錄每次用戶選擇確認的情況,根據用戶的選擇確認的情況,統計輸出所述回復文本數據的準確率,當所述準確率達到預設標準時,直接輸出相似度最高的回復文本數據。
25、作為本發明的進一步改進,所述獲取用戶交互文本數據,具體包括:
26、實時采集用戶交互文本語音數據;
27、將所述用戶交互文本語音數據轉寫為所述用戶交互文本數據。
28、本發明還提供一種專業知識互動系統,其包括:
29、數據獲取模塊,其被配置用于獲取用戶交互文本數據;
30、關鍵詞獲取模塊,其被配置用于通過主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞;當檢測到所述主題關鍵詞數量少于預設數量時,通過關鍵詞提取模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞,將主題關鍵詞數量補充至所述預設數量;
31、專業領域術語生成模塊,其被配置用于基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語;
32、回復輸出模塊,其被配置用于根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,并進行輸出。
33、作為本發明的進一步改進,所述關鍵詞獲取模塊被配置用于檢測所述用戶交互文本數據的長度;當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,通過所述主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞;當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,先通過摘要提取模型提取所述用戶交互文本數據的主要文本數據,通過所述主題模型提取所述主要文本數據的主題關鍵詞。
34、本發明還提供一種制冷設備,包括:
35、至少一個處理器;
36、存儲器,所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述程序時執行如上述的基于大模型的專業知識互動方法的步驟。
37、本發明還提供一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時執行如上述的基于大模型的專業知識互動方法的步驟。
38、本發明的有益效果是:本實施方式提供一種基于大模型的專業知識互動方法,通過結合使用主題模型和關鍵詞提取模型能有效從長度較短的用戶互動文本中提取足夠數量的主題關鍵詞,并基于主題關鍵詞生成相關的專業領域術語,從而通過專業領域術語準確理解和回答用戶交互過程中所使用的各種口語化交互內容,根據專業領域術語生成對應具有高相關度的回復內容,為用戶提供了一個高效、準確且用戶友好的專業知識互動系統。
1.一種基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,包括步驟:
2.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述通過主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞,還包括:
3.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,在基于所述關鍵詞生成專業領域術語之前,還包括:
4.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語,具體包括:
5.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述基于所述主題關鍵詞生成專業領域術語,具體包括:
6.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,具體包括:
7.根據權利要求6所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述根據所述專業領域術語通過生成式大模型生成對應于所述用戶交互文本數據的回復文本數據,還包括:
8.根據權利要求1所述的基于大模型的專業知識互動方法,其特征在于,所述獲取用戶交互文本數據,具體包括:
9.一種專業知識互動系統,其特征在于,包括:
10.根據權利要求9所述的專業知識互動系統,其特征在于,所述關鍵詞獲取模塊被配置用于檢測所述用戶交互文本數據的長度;當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,通過所述主題模型提取所述用戶交互文本數據的主題關鍵詞;當所述用戶交互文本數據的長度低于預設長度時,先通過摘要提取模型提取所述用戶交互文本數據的主要文本數據,通過所述主題模型提取所述主要文本數據的主題關鍵詞。
11.一種制冷設備,包括: