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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于情感因素多阶段对话构建Prompt的方法，重点研究构建一个能够理解和响应客户语音对话的大模型Prompt体系，解决化妆品销售场景下缺乏包含用户情绪理解的Prompt构建体系及销售知识库的问题。本发明首先引入了情绪因素，在如何判断阶段的场景下使用随机森林方法进行情绪和对话阶段的分类，在对应阶段构建Prompt时使用CoT‑SC方法，同时引入知识库中产品知识参与构建Prompt。本发明能更准确地触达用户需求并且利用行业知识帮助用户做出购买决策；此外，本发明构建全面且深入的化妆品知识库，可以提供大量关于特定领域的信息和知识，使大模型能够获取足够的信息来提供准确和深入的服务。

主权项：1.一种基于情感因素多阶段对话构建Prompt的方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）通过情绪识别模型识别人脸表情信息和语音情感信息并使用加权平均数的方式构建带有各表情权重的用户情绪信息；（2）使用随机森林方法，通过训练好的随机森林模型，将用户情绪以及所处的对话阶段建立联系；所述步骤（2）包括如下子步骤：（2.1人工准备数据集，所述数据集中的特征值包含用户情绪的权值，分类标签为不同情绪对应的对话阶段；（2.2划分步骤（2.1）准备的数据集，将80%的数据作为训练集，其余20%的数据作为测试集，并确保所有的特征值都是数值型；（2.3）构建随机森林模型，使用步骤（2.2）得到的训练集对随机森林模型进行训练；（2.4）训练完成后，使用步骤（2.2）得到的测试集评估随机森林模型的准确率，以及其他指标包括精确度、召回率和F1分数；（2.5）参数调优，根据步骤（2.4）得到的评估指标，使用网格搜索方法，自动化调整随机森林模型中树的大小，找到最优的结果；（3）构建化妆品销售知识库；（4）将用户情绪信息、对话阶段、化妆品销售知识库共同通过Cot-SC方法构建Prompt；所述步骤（4）包括如下子步骤：（4.1）对话阶段模板构建：细化对话阶段，将对话阶段分为自我介绍阶段、判断客户意愿阶段、介绍产品价值阶段、分析客户需求阶段、生成解决方案阶段、处理客户异议阶段、协商邀约阶段、异常结束对话阶段，每个阶段由GPT4.0进行Prompt生成多套模板，人工进行优化；（4.2）CoT-SC构建Prompt：对步骤（4.1）划分后每一阶段的Prompt模板使用CoT-SC方法构建推理链条，加上步骤（1）准备的用户情绪信息和步骤（3）构建的化妆品销售知识库中的知识库专业信息、用户档案信息，选择出现频率高且与对话目的一致性最高的内容作为该阶段的Prompt。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于情感因素多阶段对话构建Prompt的方法