[發明專利]應答數據的獲取方法、裝置、設備和介質

有效

• 申請號: 202310875807.9
• 申請日: 2023-07-18
• 公開（公告）號: CN116610790B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發明（設計）人: 金信冬;孫瑋辰;范進
• 申請（專利權）人: 阿里健康科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36
• 代理公司: 北京布瑞知識產權代理有限公司 11505
• 代理人: 周達

本說明書實施方式提供了一種應答數據的獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：在接收到附帶有會話標識和提問數據的應答數據獲取請求的情況下，從會話標識標識的會話數據集中，獲取至少部分會話數據，作為目標會話數據；根據提問數據和目標會話數據調用指定語言模型，得到針對提問數據的應答數據；將應答數據發送給應答數據獲取請求的發送方。本說明書實施方式通過將服務器作為應答數據獲取請求發送方與大語言模型之間的數據中轉節點，存儲并轉發應答數據獲取請求發送方與語言模型的會話數據，針對不同的應答數據獲取請求發送方，該數據傳輸程序代碼可以復用，從而減少了數據傳輸程序的開發工作量。

技術領域

本說明書中實施方式關于人工智能技術領域，具體關于一種應答數據的獲取方法、裝置、設備和介質。

背景技術

隨著深度學習技術的不斷發展，用于處理自然語言的大語言模型（LargeLanguage?Model，LLM）得到了越來越廣泛的應用。目前，LLM能夠完成包括語義理解、對話系統、文本生成、機器翻譯等多種自然語言處理任務。其中，在LLM對話系統實現連續對話時，需要基于上下文信息理解用戶意圖，以提供更準確、更貼近用戶預期的答復。

在相關技術中，在應用LLM對話系統時，通過客戶端直接將接收到的用戶提問數據以及該提問數據的上下文數據傳輸給LLM。然而，不同的客戶端具有不同屬性，需要針對每個客戶端開發不同的數據傳輸程序代碼，以實現將用戶提問數據及上下文數據同時傳輸給LLM。

因此，相關技術中存在通過客戶端直接向LLM傳輸用戶提問數據及上下文數據，數據傳輸程序開發工作量大的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本說明書多個實施方式致力于提供一種應答數據的獲取方法、裝置、設備和介質，以減少用于向LLM對話系統傳輸數據的數據傳輸程序的開發工作量。

本說明書中多個實施方式提供一種應答數據的獲取方法，該方法應用于服務器，包括：在接收到附帶有會話標識和提問數據的應答數據獲取請求的情況下，從所述會話標識標識的會話數據集中，獲取至少部分會話數據，作為目標會話數據；其中，會話數據集的數量為多個，不同會話數據集對應的會話標識不相同；所述目標會話數據與所述提問數據不相同；根據所述提問數據和所述目標會話數據調用指定語言模型，得到針對所述提問數據的應答數據。

本說明書的一個實施方式提供一種應答數據的獲取裝置，該裝置應用于服務器，包括：獲取模塊，用于在接收到附帶有會話標識和提問數據的應答數據獲取請求的情況下，從所述會話標識標識的會話數據集中，獲取至少部分會話數據，作為目標會話數據；其中，會話數據集的數量為多個，不同會話數據集對應的會話標識不相同；所述目標會話數據與所述提問數據不相同；調用模塊，用于根據所述提問數據和所述目標會話數據調用指定語言模型，得到針對所述提問數據的應答數據。

本說明書實施方式提出一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述實施方式所述的方法。

本說明書實施方式提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，該程序被處理器執行時實現上述實施方式所述的方法。

本說明書提供的多個實施方式中，在接收到應答數據獲取請求的情況下，服務器根據應答數據獲取請求附帶的會話標識從會話數據集中獲取目標會話數據，再根據應答數據獲取請求附帶的提問數據和目標會話數據調用大語言模型，得到針對提問數據的應答數據，即，將服務器作為應答數據獲取請求發送方與大語言模型之間的數據中轉節點，存儲并轉發應答數據獲取請求發送方與語言模型的會話數據，因此，僅需要針對服務器開發向大語言模型傳輸提問數據和上下文數據的數據傳輸程序代碼，針對不同的應答數據獲取請求發送方，該數據傳輸程序代碼可以復用，從而減少了數據傳輸程序的開發工作量。

附圖說明