大型语言模型对话应用程序:理解用户输入、提示和回复的顺序

大型语言模型对话应用程序:掌握用户输入、提示和回复的顺序

对话式应用正逐渐成为我们日常生活的重要组成部分,从虚拟助手到聊天机器人和基于语音的界面。你有没有想过与这些系统进行交互时背后发生了什么?在本文中,我们将深入探讨用户输入的技术细节,包括如何处理用户输入,将其转化为提示信息,发送给大型语言模型(LLMs),以及生成并呈现回应。我们将简化事件顺序的解释,让技术和非技术读者都能轻松理解。

用户输入

一切都始于用户输入,可以是口头命令、文字消息,甚至是按钮点击。例如,假设一个用户说:“嘿,今天天气如何?”

预处理

一旦接收到用户输入,它经过一系列的预处理步骤。这些步骤可能包括:

  • 标记化:将输入分解成单独的单词或标记。在我们的例子中,“嘿”是一个标记,“今天天气如何”是另一个标记,依此类推。
  • 命名实体识别(NER):识别输入中的特定实体,如名称、地点、组织等。例如,如果用户说:“纽约市的天气如何?”其中的命名实体将是“纽约市”。
  • 词性标注(POS标注):识别每个单词的语法类别,如名词、动词、形容词等。
  • 依存句法分析:分析标记之间的关系,如主谓宾关系。

这些预处理步骤帮助将输入数据准备好进入下一个阶段,即将用户输入转化为提示信息。

提示信息生成

经过预处理的输入现在被转化为一个提示信息,即用户查询或请求的简洁表示。提示信息的设计旨在为LLM提供足够的信息以生成适当的回应。

对于我们的例子,提示信息可能如下所示:

{“intent”: “check_weather”,”location”: “New York City” }

注意提示信息包含两个关键信息:意图(check_weather)和位置(纽约市)。这些信息帮助LLM理解用户的需求,并相应地调整其回应。

大型语言模型(LLM)处理

现在,提示信息已经准备好发送给LLM进行处理。LLM使用自然语言理解(NLU)算法来理解提示信息的含义并生成回应。

假设LLM生成了以下回应:

“纽约市今天的天气预报显示晴朗,最高气温为75华氏度,最低气温为50华氏度。”

后处理

在接收到LLM的回应后,可能需要进行额外的后处理步骤以提高输出质量。其中一些步骤可能包括:

  • 情感分析:确定回应的语气是积极的、消极的、中性的还是混合的。
  • 意图分类:确保回应与用户输入的原始意图相符。
  • 流畅度评估:评估回应的连贯性和可读性。

如果必要,回应可能会通过机器学习算法或基于规则的引擎进行进一步优化,以确保符合某些质量标准。

回应呈现

最后,回应通过用户选择的界面(如语音助手、消息平台或Web应用程序)呈现给用户。在我们的例子中,回应可以作为语音或文本显示在屏幕上。

让我们来看看流程如何在特定的行业场景中运作。在这里,我以“实体解析”概念为例,这是数据管理领域中一个重要的概念,探讨了基于LLM构建的对话应用的工作原理。

下面的图表展示了顺序、数据和事件的流程。

进一步地,我以银行和零售业两个行业场景来展示流程。

示例1:在银行服务领域中解析“用户实体”在了解客户(KYC)流程中的上下文中引入

用户输入

“嗨,我是一位新客户,我想开立一个支票账户。”

预处理

对话AI 系统首先分析用户的输入,以确定所提及的关键实体。在这种情况下,用户提到了一个金融机构(“银行”)和一个金融产品(“支票账户”)。系统进行实体识别,以确定与用户描述相匹配的具体银行和账户类型。假设系统将该银行识别为“ABC银行”,账户类型为“个人支票账户”。

生成提示

然后,系统创建一个提示,编码了识别到的实体和用户请求的上下文。提示可能看起来像这样:

{“entity1”: “ABC银行”,”entity2″: “个人支票账户”,”context”: “开户” }

大型语言模型(LLM)处理

然后,将提示传递给专门针对银行业KYC流程训练的大型语言模型(LLM)。LLM根据提供的上下文和实体处理提示,并生成相应的回复。回复可能包含与用户身份相关的问题,例如他们的姓名、地址和出生日期,以及要求提供文件以核实他们的身份。

后处理

在从LLM接收到回复后,对话AI系统执行额外的处理以精炼输出。这可能包括:

  • 实体链接:识别回复中实体之间的关系,并将其链接到外部数据库或系统。例如,系统可能会将用户的姓名与他们的信用报告或政府身份记录相关联。
  • 风险检测:分析用户的回答和文件以检测潜在的风险或合规问题。例如,系统可能会标记提供不一致的身份证明文件或个人信息与已知的欺诈者相匹配的用户。
  • 合规性审查:验证用户的信息和文件是否符合KYC的监管要求。系统可能会检查是否符合联邦法规,如美国《爱国者法案》,或国际标准,如沃尔夫斯堡原则。

回复呈现

最后,系统会以自然语言的形式向用户呈现回复,考虑到用户在通信渠道和风格上的偏好。例如,系统可能会显示所请求文件的列表,并提供安全上传文件的指示,同时还提供与一位活人交谈或预约到分行的选择。

在这个示例中,对话AI系统使用KYC流程准确识别了用户提到的银行和账户类型,然后生成了适当的问题和要求,以进行核实和风险评估。通过利用大型语言模型和复杂的自然语言处理技术,系统能够简化开户流程,同时确保合规性并减少风险。

示例2:在零售业供应链流程中解析“产品实体”的上下文中引入

用户输入

“我们收到了不同供应商的相同产品的重复发货。你能帮我们匹配这些产品并解决问题吗?”

预处理

会话式人工智能系统首先通过分析用户的输入来识别提及的关键实体。在这种情况下,用户提到了一个产品和多个供应商。系统进行实体识别,以确定与用户描述相匹配的特定产品和供应商。假设系统把产品识别为“X产品”,供应商识别为“供应商A”和“供应商B”。

提示生成

然后,系统创建一个提示,编码了识别出的实体和用户请求的上下文。提示可能是这样的:

{“entity1”: “X产品”, “entity2”: [“供应商A”, “供应商B”], “context”: “产品匹配”}

大型语言模型(LLM)处理

然后将提示传递给特定于零售供应链领域中产品匹配的大型语言模型(LLM)。LLM处理提示,并根据提供的上下文和实体生成响应。响应可能包含与产品特征相关的问题,比如其尺寸、颜色和材质,还可能请求文档或图像以验证产品的真实性。

后处理

从LLM收到响应后,会话式人工智能系统执行额外的处理以改进输出。这可能包括:

  • 产品特征分析:比较用户提到的产品特征和供应商提供的产品特征,以识别任何差异或不匹配之处。例如,如果供应商A将X产品描述为蓝色塑料制品,而供应商B将其描述为红色金属制品,系统可能会将其标记为潜在问题。
  • 文档验证:请求并审查供应商提供的文档,以确认产品的来源和真实性。这包括真实性证书、序列号或其他标识信息。
  • 图像识别:使用计算机视觉算法分析供应商提供的产品图像,并将其与其他图像和已知产品数据库进行比较。这有助于识别产品之间的差异或相似之处。

响应呈现

最后,系统会以自然语言格式将响应呈现给用户,并考虑用户对通信渠道和风格的偏好。例如,系统可以显示一个比较每个供应商提供的产品特征和文档的表格,突出显示任何差异或匹配项。或者,系统可以根据价格、质量和供货情况等因素为用户提供哪个供应商的产品推荐。

在这个例子中,会话式人工智能系统使用产品匹配技术准确识别了用户提及的产品和供应商,然后生成了适当的问题和验证请求。通过利用大型语言模型和复杂的自然语言处理技术,系统能够高效地匹配产品并解决问题,提高了零售供应链过程的准确性和效率。

结论

现在我们已经了解了事件序列的过程,清楚了用户输入是如何转化为提示,经过LLM处理并以LLM的会话应用方式呈现给用户的。通过将流程分解为较小的组件,我们可以更深入地了解在利用LLM创建智能对话体验时所涉及的复杂性。无论您是设计基于LLM平台的下一代会话应用的解决方案架构师,还是希望利用这些技术的业务领导者,了解基本原理对于发挥其全部潜力至关重要。我希望本文能为您提供技术或业务角度的帮助。