申请/专利权人：北京快牛智营科技有限公司

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117592489B

主分类号：G06F40/35

分类号：G06F40/35;G06Q30/0601;G06F40/151;G06F16/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明提供了一种利用大语言模型实现电商商品信息交互的方法及系统，方法包含：电商平台提供的原始商品数据，通过接口调用、网页爬虫和文档解析不同方式获取原始商品数据，并进行处理和转换得到基础数据和结构化的商品信息，并存入数据库；根据用户意图和对话内容进行预处理和识别，并进行知识召回、排序、筛选及提示构建；将提示输入大语言模型获取最终结果，根据商品ID会最终在回答用户的时候推荐商品卡片；大语言模型结果评估：当前答案是否解决了用户问题；将最终答复回复给用户并且提供对应的商品卡片，以满足用户商品相关需求；系统包含：数据获取模块、数据处理模块及结果输出模块。本发明有效推广和销售商品，提升用户购买转化率。

主权项：1.一种利用大语言模型实现电商商品信息交互的方法，其特征在于，包含以下步骤：电商平台提供的原始商品数据，建立与电商平台API接口的连接，通过接口调用、网页爬虫和文档解析这三种不同方式获取原始商品数据，并进行处理和转换得到基础数据和结构化的商品信息，并存入数据库；根据用户意图和对话内容进行预处理和识别，并进行知识召回、排序、筛选及提示构建；将提示输入大语言模型获取最终结果，结果包含：大预言模型答案基于的商品ID，根据商品ID会最终在回答用户的时候推荐商品卡片；大语言模型结果评估：当前答案是否解决了用户问题；最终答复，将最终答复回复给用户并且提供对应的商品卡片，以满足用户的商品相关需求；商品信息存入数据库的过程，包含以下步骤：获取商品相关的目标特征，将商品相关的目标特征输入到关键词抽取模型中，提取关键词；将商品描述信息输入到问答对抽取模型中，提取商品描述中的问题和答案；将关键词作为键，对应的问题和答案作为值，构成一个字典形式的结构化的商品信息；创建一个弹形搜索数据库，用于存储商品关键词和商品搜索条件；在弹形搜索数据库中创建一个索引，定义商品ID、商品关键词及商品搜索条件；对于商品描述和问答对，进行语义嵌入的计算，通过连续词袋模型将文本表示为稠密向量，选择连续词袋模型并进行训练，将商品描述和问答对转化为语义向量；创建一个向量数据库，用于存储商品描述及问答对的语义向量以及对应的搜索条件，使用开源的向量数据库，在向量数据库中创建一个集合，并定义向量维度；将商品描述、问答对的语义向量以及对应的搜索条件存入向量数据库，将商品描述和问答对的语义向量与对应的商品ID进行关联，将商品ID、语义向量和商品搜索条件一起存入向量数据库中的集合中；商品名称：从关键词中选择最相关的词作为商品名称；商品属性：从关键词中提取具体的属性词，颜色、尺寸级规格；商品价格：如果商品描述中包含价格信息，提取出来；如果没有，则通过在线商城或电商平台、实体店铺或第三方价格比较网站获取商品价格；热卖商品：根据问答对中的问题和答案判断商品是否属于热卖商品；商品库存：根据问答对中的问题和答案获取商品的库存信息；商品关键词：包括名称、抽取的关键词及商品属性；商品搜索条件：货币及价格、是否热卖及库存；知识召回、排序、筛选及提示构建的过程，包含以下步骤：判断预设预置流程是否触发流程机器人或相似问机器人，流程机器人或相似问机器人直接将回答返回给用户；对用户当前对话内容进行预处理，预处理的内容包含：图片转文本、语音转文本、网址内容爬取、文本多轮对话转为单轮对话、文本语义理解、文本主题识别、文本实体识别及文本语言识别；根据预处理后的对话内容，判断用户的意图是否为商品相关问题；如果不是商品相关问题，将流程转入咨询客服或闲聊，如果用户意图是咨询客服问题，则将对话流程转入客服对话逻辑；如果用户意图是进行闲聊，则将对话流程转入闲聊对话逻辑；根据用户的意图，从预先构建的知识库中检索相关的商品信息；使用检索算法进行知识召回，找到相关商品；对召回的商品信息进行排序，根据综合评分或销量将商品进行排列；根据用户的具体需求，按照价格及颜色属性对排序后的商品进行筛选；根据筛选后的商品，构建大语言模型提示信息，包括前N个商品的名称、价格及特点重要信息；同时，设置参数TopN和差值阈值差值阈值diff_thresh控制提示的数量和差异度的阈值；对意图的处理过程，包含：通过语义+商品关键词搜索知识，商品搜索条件为当前对话企业、热卖、价格符合要求及有库存的商品；如果没有搜索到知识，去掉热卖要求再重新搜索一遍；对知识调用大语言模型或者企业自有模型进行与用户对话相关性打分，从高到底排序，实现知识精排；获取精排后知识中分最高的一个热卖商品，获取其他商品中得分最高的TopN个商品，如果某两个相邻商品精排得分超过差值阈值diff_thresh，得分a1a2a3a4，如果a2和a3是第一个得分差值超过差值阈值diff_thresh的，去掉a3及a3之后所有的商品；为大预言模型定制商品推销员角色，并让其为用户推荐给定商品。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京快牛智营科技有限公司 一种利用大语言模型实现电商商品信息交互的方法及系统

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