融合大语言模型与动态对话意图的家装设计师推荐方法

专利主权项内容

1.一种融合大语言模型与动态对话意图的家装设计师推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，根据用户的ID、用户与销售顾问的历史对话文本、以及用户与设计师之间历史推荐关系，构建用户意图训练语料；根据设计师的ID、人口统计学信息、业务专长信息、以及设计师的历史成功推荐案例信息，构建设计师履历训练语料；步骤2，基于用户意图训练语料生成用户意图集合，基于设计师履历训练语料生成设计师个人履历集合；步骤3，基于用户意图集合与设计师个人履历集合生成用户历史对话图，所述用户历史对话图为异质图，所述用户历史对话图包括两种类型的节点对象集合和两种类型的边集合，两种类型的节点对象集合分别为用户意图集合和设计师个人履历集合，两种类型的边集合分别为转化过程中的边集合和已成功推荐的边集合，标记为转化过程中的边集合表示最终推荐尚未达成，标记为已成功推荐的边集合表示最终推荐成功，再将用户历史对话图转化为用于大语言模型的自然语言上下文；步骤4，对自然语言上下文中的客户意图进行随机组合，得到随机组合后的自然语言上下文；步骤5，基于设计师个人履历集合，进行设计师履历规范化，得到规范化后的设计师个人履历集合；步骤6，采用随机组合后的自然语言上下文和规范化后的设计师个人履历集合对MOSS对话推荐系统进行训练，然后通过训练后的MOSS对话推荐系统进行设计师推荐；其中，在步骤4中，对自然语言上下文中的客户意图进行随机组合，得到随机组合后的自然语言上下文，具体包括：获取自然语言上下文中的用户与销售顾问之间的历史对话文本，并通过预设评价方式对历史对话文本中包含的用户意图、问题和偏好打上标签，作为验证的样本；将样本中的语句或对话段随机打乱，改变原始对话中上下文的先后顺序；将打乱后的语句或对话段重新组合成一个新的语句或对话段，实现客户意图的随机组合，从而得到随机组合后的自然语言上下文。