一种生成客服答案的方法及装置与流程

本说明书一个或多个实施例涉及人机交互领域，尤其涉及一种生成客服答案的方法及装置。

背景技术：

1、近年来，随着互联网的普及和技术的发展，人们对于快速、便捷的服务的需求不断增长。传统的人工客服无法同时满足大量用户的需求，同时，人工客服需要大量的人力资源，提升了企业的运营成本。客服机器人的出现有效地缓解了这一矛盾。

2、现有的客服机器人往往是通过离线训练统一的机器人对话模型，用于提供客服问题咨询，存在机器人回答千篇一律、无人类情感、无法进行圈定问题之外的对话等缺点。因此，需要一种更加贴近人类客服的客服机器人方案。

技术实现思路

1、本说明书一个或多个实施例描述了一种生成客服答案的方法及装置，针对不同的用户特点和问题特点，确定该用户期望的聊天风格，并返回相应情感和人格的客服答案，从而实现客服机器人千人千面、更贴近人类客服风格的效果。

2、第一方面，提供了一种生成客服答案的方法，包括：

3、获取用户提出的问题文本以及该用户的用户画像特征；

4、根据所述问题文本和用户画像特征，确定对话大模型的提示文本，所述提示文本指示回答问题时期望的情感和/或个性的风格类型；

5、将所述问题文本输入到问答模型中，得到对应的第一答案文本；

6、将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本。

7、在一种可能的实施方式中，根据所述问题文本和用户画像特征，确定对话大模型的提示文本，包括：

8、提取所述问题文本的问题特征，基于所述问题特征和所述用户画像特征形成第一特征组合；

9、根据所述第一特征组合，使用预设的第一映射关系，确定提示词组合，所述第一映射关系为多个特征组合与多个提示词组合之间的映射关系；

10、根据所述提示词组合，使用预设的第一模板，确定所述提示文本。

11、在一种可能的实施方式中，所述提示词组合包括，表征回答情感的第一提示词，和/或，表征个性特点的第二提示词。

12、在一种可能的实施方式中，所述用户画像特征至少包括：职业特征、爱好特征、对客服的人格偏好。

13、在一种可能的实施方式中，所述问题特征至少包括：问题的难易程度、问题的紧急程度、问题的情感特征。

14、在一种可能的实施方式中，所述问题的情感特征通过情感分析模型根据所述问题文本确定。

15、在一种可能的实施方式中，所述难易程度和紧急程度通过以下方法确定：

16、将所述问题文本与预先设置的多组问答对中的多个问题进行相似度匹配，将相似度最高的问题确定为第一候选问题，所述第一候选问题具有预设的第一难易程度和第一紧急程度；

17、分别将所述第一难易程度和第一紧急程度确定为所述问题的难易程度和问题的紧急程度。

18、在一种可能的实施方式中，所述问答模型包含预先设置的多组问答对；将所述问题文本输入到问答模型中，得到对应的第一答案文本，包括：

19、将所述问题文本与所述多组问答对中的多个问题进行相似度匹配，将相似度最高的问题确定为第二候选问题；

20、将所述第二候选问题在所述问答对中对应的答案确定为第一答案文本。

21、在一种可能的实施方式中，将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本，包括：

22、将所述提示文本输入到所述对话大模型中，为所述对话大模型设置第一对话场景；

23、在所述第一对话场景下，将所述第一答案文本输入到所述对话大模型中，得到经过转换的第二答案文本。

24、在一种可能的实施方式中，将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本，包括：

25、将所述提示文本和第一答案文本拼接后输入到所述对话大模型中，得到所述第二答案文本。

26、第二方面，提供了一种生成客服答案的装置，包括：

27、获取单元，配置为，获取用户提出的问题文本以及该用户的用户画像特征；

28、提示文本生成单元，配置为，根据所述问题文本和用户画像特征，确定对话大模型的提示文本，所述提示文本指示回答问题时期望的情感和/或个性的风格类型；

29、第一答案生成单元，配置为，将所述问题文本输入到问答模型中，得到对应的第一答案文本；

30、第二答案生成单元，配置为，将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本。

31、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面的方法。

32、第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面的方法。

33、本说明书实施例提出的一种生成客服答案的方法及装置，方法借助对话大模型，通过在模型输入的提示文本中加入期望的情感和/或个性信息，生成对应拟人化的对话文本。针对不同的用户，通过分析用户的画像特征和问题文本，获取该用户在本次问答中期望的聊天风格，生成对应的客服答案，从而达到客服机器人千人千面的效果。

技术特征：

1.一种生成客服答案的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，根据所述问题文本和用户画像特征，确定对话大模型的提示文本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述提示词组合包括，表征回答情感的第一提示词，和/或，表征个性特点的第二提示词。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户画像特征至少包括：职业特征、爱好特征、对客服的人格偏好。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述问题特征至少包括：问题的难易程度、问题的紧急程度、问题的情感特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述问题的情感特征通过情感分析模型根据所述问题文本确定。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述难易程度和紧急程度通过以下方法确定：

8.根据权利要求1所述的方法，所述问答模型包含预先设置的多组问答对；将所述问题文本输入到问答模型中，得到对应的第一答案文本，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本，包括：

11.一种生成客服答案的装置，包括：

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-10中任一项所述的方法。

13.一种计算设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-10中任一项所述的方法。

技术总结
本说明书实施例涉及一种生成客服答案的方法及装置，所述方法包括：获取用户提出的问题文本以及该用户的用户画像特征，根据所述问题文本和用户画像特征，确定对话大模型的提示文本，所述提示文本指示回答问题时期望的情感和/或个性的风格类型，然后将所述问题文本输入到问答模型中，得到对应的第一答案文本，接下来将所述提示文本和第一答案文本输入到对话大模型中，使得所述对话大模型按照所述风格类型将所述第一答案文本转换为第二答案文本。

技术研发人员：张杰
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15