本發明涉及人工智能與客服系統，具體為基于大數據語料庫的聊天界面的交互方法、裝置及介質。

背景技術：

1、隨著電商、社交及企業協同場景的快速發展，聊天工具逐漸成為客服溝通的核心手段。然而，在現有技術中，客服人員往往需要同時使用多種聊天工具(如微信、釘釘、企業微信、qq等)與客戶溝通，不同平臺之間的切換和操作繁雜，不僅增加了客服的操作負擔，還容易導致消息遺漏或響應延遲，嚴重影響了工作效率和客戶體驗。

2、此外，為了提高響應速度和質量，客服通常會使用預設的話術模板。然而，傳統的模板管理系統多以靜態方式存儲和調用話術內容，難以根據實時業務需求動態生成推薦結果。在面對復雜的場景(如售后服務、訂單查詢或物流問題)時，這種固定的話術無法滿足客戶個性化和時效性的需求。同時，現有技術中語義匹配能力有限，僅依賴簡單的關鍵詞檢索或粗糙的語義分析，無法充分理解用戶輸入的真實意圖，導致話術推薦結果與客戶需求的實際情況不符。

3、更進一步地，客服系統在推薦話術時通常缺乏與業務動態數據(如訂單狀態、物流信息等)的有效聯動，無法根據客戶當前的實際問題生成最優的回復內容。此外，推薦結果通常忽略了響應時間、歷史滿意度等多因素優化，導致推薦內容的優先級不合理，影響了整體交互的效率和精準性。

4、因此，現有技術在多聊天工具整合、智能話術推薦、動態業務數據結合及多目標優化等方面存在顯著不足，難以滿足現代客服場景中對高效率、高精準度的需求。為此，亟需一種能夠整合多聊天工具，結合語料庫智能匹配技術和動態業務數據分析，提供實時、精準、優化話術推薦的系統和方法，以解決上述技術問題。

技術實現思路

1、針對現有技術的不足，本發明提供了基于大數據語料庫的聊天界面的交互方法、裝置及介質，解決了多聊天工具整合與管理、靜態話術模板推薦的局限性以及無法結合動態業務數據進行精準話術匹配的問題。

2、為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：基于大數據語料庫的聊天界面的交互方法，包括以下步驟：

3、整合多種聊天工具，通過統一管理界面實現對多個聊天工具的吸附、消息接收與發送；

4、構建大數據語料庫，對語料庫中的語料進行預處理，并按語義特征進行分類；

5、獲取用戶的輸入消息，利用預訓練語言模型對用戶輸入的消息進行語義分析，生成用戶輸入的語義特征向量；

6、基于用戶輸入的語義特征向量與語料庫中存儲的話術模板的語義向量，計算語義匹配的成本值；

7、在語義匹配的基礎上進行多目標優化，推薦最優話術；

8、將推薦的最優話術呈現給用戶，并通過所整合的聊天工具界面完成消息的快速發送。

9、優選的，所述整合多種聊天工具的步驟包括：

10、對支持開放接口的聊天工具通過調用其官方開放api實現消息的接收、發送與窗口吸附；對于不支持開放接口的聊天工具，通過模擬用戶操作的方法，包括模擬按鍵、窗口事件捕捉、屏幕坐標定位，完成對消息的讀取與發送；

11、對每個聊天工具窗口進行動態吸附與排列，形成統一的消息管理界面。

12、優選的，所述構建大數據語料庫的步驟包括：

13、收集來源于多個聊天工具的歷史聊天記錄、行業faq文檔以及用戶自定義上傳的模板；

14、對語料進行分詞處理，去除無效數據，并對內容進行清洗和標準化；

15、使用預訓練語言模型對語料進行語義向量化處理，生成高維語義特征向量，并根據語義特征對語料庫中的話術模板進行聚類分類。

16、優選的，所述生成用戶輸入的語義特征向量的步驟包括：

17、利用預訓練語言模型將用戶輸入消息轉化為語義向量，并對消息的整體語義進行高維向量化表示；

18、使用命名實體識別技術提取用戶輸入中的特定關鍵詞或短語，所述關鍵詞包括商品名稱、時間信息、價格信息以及其他實體；

19、基于用戶輸入的上下文消息，動態調整當前輸入的語義表示，使其能夠包含上下文關聯信息。

20、優選的，所述基于用戶輸入的語義特征向量與語料庫中存儲的話術模板的語義向量，結合動態業務數據，計算綜合匹配的成本值的步驟包括：

21、將用戶輸入消息的語義向量與語料庫中每條話術模板的語義向量進行相似度計算；

22、通過衡量語義向量之間的相似程度，確定用戶輸入與每條話術模板之間的語義匹配成本；

23、結合動態業務數據對話術模板的邏輯一致性進行評分，形成業務一致性評分；

24、基于語義匹配成本和業務一致性評分，計算綜合匹配成本，其中語義匹配成本基于向量之間的余弦相似度或向量的距離進行計算。

25、優選的，所述在語義匹配的基礎上進行多目標優化的步驟包括：

26、基于用戶輸入的語義匹配成本值，結合動態業務數據生成話術模板的業務一致性評分；

27、進一步綜合考慮話術模板的響應時間成本，按照響應時間的優先級進行優化；

28、結合話術模板的歷史使用數據，通過用戶反饋得分調整歷史滿意度評分權重；

29、根據語義匹配成本、業務一致性評分、響應時間成本和歷史滿意度評分的綜合評價，推薦最優話術模板。

30、優選的，所述將推薦的最優話術呈現給用戶，并通過所整合的聊天工具界面完成消息的快速發送的步驟包括：

31、將推薦的話術按照綜合成本的優先級進行排序，并以列表形式展示在用戶界面中；

32、支持用戶對推薦話術的二次編輯，包括文本內容的修改、圖文格式的調整以及超鏈接的添加；提供一鍵發送功能，通過調用多聊天工具的適配接口或模擬操作，將選定的話術直接發送到對應的聊天工具窗口中；

33、針對包含圖片或其他富媒體內容的話術，支持圖文混排形式的展示與發送。

34、優選的，所述推薦的最優話術支持多種類型的呈現方式，包括：

35、文本形式；

36、圖文混排形式；

37、超鏈接嵌入形式。

38、本發明還提供基于大數據語料庫的聊天界面的交互裝置，包括：

39、多工具整合模塊，用于吸附多個聊天工具窗口，實現消息的統一接收與發送；

40、語料庫管理模塊，用于收集并處理多來源語料，將其語義向量化并分類存儲；

41、語義分析模塊，用于將用戶輸入的消息進行語義向量化處理；

42、話術推薦模塊，用于基于用戶輸入消息與語料庫中話術模板的語義匹配及多目標優化，推薦最優話術；

43、輸出模塊，用于展示推薦的話術并通過所整合的聊天工具發送消息。

44、本發明還提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現如上述的方法。

45、本發明還提供一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述的方法。

46、本發明提供了基于大數據語料庫的聊天界面的交互方法、裝置及介質。具備以下有益效果：

47、1.本發明通過統一管理界面實現對微信、釘釘、企業微信、qq等多種聊天工具的吸附與消息管理，不僅支持消息的集中接收與發送，還通過多開功能和工具適配模塊解決了多平臺之間的頻繁切換問題。整合后的界面簡化了客服的操作流程，極大提高了工作效率。

48、2.本發明結合語料庫語義匹配與動態業務數據，實現了話術模板的動態匹配推薦。通過引入動態業務數據(如訂單狀態、物流信息等)提升了推薦的精準度，確保推薦結果與用戶實際需求保持高度一致，克服了傳統靜態模板無法滿足實時業務需求的問題。

49、3.本發明采用多目標優化模型，將語義匹配、業務一致性、響應時間、歷史滿意度等因素綜合考慮，構建了靈活可調整的綜合成本模型。該模型能夠根據場景需求動態調整權重參數，從而實現最優話術的智能推薦，滿足了不同業務場景的復雜需求。

50、4.本發明在推薦話術時支持圖文混排、動態數據綁定和用戶二次編輯功能，提升了推薦結果的靈活性和可操作性。同時，通過高亮關鍵字段、優先級提示等設計，幫助用戶快速識別和選擇合適的話術，優化了用戶交互體驗。

51、5.本發明通過調用開放接口或模擬用戶操作，實現了對不同聊天工具的無縫消息發送。對于不支持開放接口的工具，采用自動化操作技術完成消息的快速發送，保證了多平臺的兼容性。同時，內置的消息校驗與重試機制提高了發送的可靠性。

52、6.本發明通過高效整合多工具、智能話術推薦與快速消息發送，大幅減少了客服的重復勞動，優化了操作流程。同時，通過智能化推薦和高精度回復提升了用戶體驗，增強了用戶滿意度和業務處理效率。