本發明涉及人工智能,具體而言,涉及一種基于大語言模型的交互優化方法及系統。
背景技術:
1、隨著科技的發展與進步,人們的生活水平逐漸提高,對于產品的智能化需求也越來越高。目前市場上的很多產品都開始具備了人機交互的功能,但是大多數都是通過簡單的按鈕、觸摸屏等機械方式來實現,缺乏真正意義上的“交流”。而且現有的機器人在處理用戶的自然語言輸入的時候,無法準確地理解用戶的意圖并給出合適的回應,用戶體驗較差。
2、針對上述的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、本發明實施例提供了一種基于大語言模型的交互優化方法及系統,以至少解決相關技術中機器人難以準確理解用戶意圖的技術問題。
2、根據第一方面,提供了一種用于工業機器人的人工智能交互方法,該方法包括:
3、接收語音或者文字形式的用戶指令;
4、對所述用戶指令進行語義理解得到語義理解結果;
5、根據所述語義理解結果生成機器人動作指令。
6、進一步地,對所述用戶指令進行語音識別得到語音識別結果。
7、進一步地,根據所述用戶指令生成回復消息。
8、進一步地,根據所述語義理解結果和預先設置的動作模板生成機器人動作指令。
9、進一步地,根據所述語義理解結果和預先設置的回答模板生成回復消息。
10、進一步地,根據所述語義理解結果生成機器人動作指令包括:根據所述語義理解結果和預先設置的對話狀態遷移模型生成機器人動作指令。
11、根據第二方面,提供了一種人工智能交互裝置,該裝置包括:
12、語義理解單元,用于接收語音或者文字形式的用戶指令,并對所述用戶指令進行語義理解得到語義理解結果;
13、機器人動作指令生成單元,用于根據所述語義理解結果生成機器人動作指令。
14、進一步地,還包括:語音識別單元,用于對所述用戶指令進行語音識別得到語音識別結果。
15、進一步地,還包括:回復消息生成單元,用于根據所述用戶指令生成回復消息。
16、根據第三方面,提供了一種電子設備,包括:一個或多個處理器;以及一個或多個計算機可讀介質,其上具有一個或多個計算機可執行指令,所述一個或多個計算機可執行指令被配置為使得一個或多個處理器執行如第一方面所描述的方法。
17、根據第四方面,提供了一種計算機可讀存儲介質,計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所描述的方法。
18、根據第五方面,提供了一種計算機程序產品,當運行所述計算機程序產品時,使得計算機執行如第一方面所描述的方法。
19、本發明實施例提供的方案能夠自動將用戶的自然語言文本轉換成機器可以理解和執行的命令,從而實現了真正的雙向溝通。此外,在一些情況下還可以使用預設的回答模板來生成回復消息,以便更好地滿足不同場景下的需求。通過本申請實施例提供的方案,提高了人機交互的效率和質量。
1.一種用于工業機器人的人工智能交互方法,所述方法包括:接收語音或者文字形式的用戶指令;對所述用戶指令進行語義理解得到語義理解結果;根據所述語義理解結果生成機器人動作指令。
2.根據權利要求1所述的方法,還包括:對所述用戶指令進行語音識別得到語音識別結果。
3.根據權利要求1或2所述的方法,還包括:根據所述用戶指令生成回復消息。
4.根據權利要求1-3任一項所述的方法,其中,所述根據所述語義理解結果生成機器人動作指令包括:根據所述語義理解結果和預先設置的動作模板生成機器人動作指令。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法,其中,所述方法還包括:根據所述語義理解結果和預先設置的回答模板生成回復消息。
6.根據權利要求1-5任一項所述的方法,其中,所述根據所述語義理解結果生成機器人動作指令包括:根據所述語義理解結果和預先設置的對話狀態遷移模型生成機器人動作指令。
7.一種人工智能交互裝置,所述裝置包括:語義理解單元,用于接收語音或者文字形式的用戶指令,并對所述用戶指令進行語義理解得到語義理解結果;機器人動作指令生成單元,用于根據所述語義理解結果生成機器人動作指令。
8.根據權利要求7所述的裝置,還包括:語音識別單元,用于對所述用戶指令進行語音識別得到語音識別結果。
9.根據權利要求7或8所述的裝置,還包括:回復消息生成單元,用于根據所述用戶指令生成回復消息。
10.一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實現權利要求1-6任意一項所述的方法。