一种检索增强模型支撑的场景交互信息智能解析方法与流程

本发明涉及人工智能与人机交互数据处理，具体为一种检索增强模型支撑的场景交互信息智能解析方法。

背景技术：

1、场景交互是指在特定的实体物理环境中如智慧餐饮线下实体门店，用户通过智能终端设备如桌面触控屏、智能交互机器人等与后台业务系统进行的语音或文本信息交互过程，这种交互活动往往带有强烈的特定空间聚集属性，解析则是指利用人工智能算法与大语言模型技术，对上述前端采集的多并发交互请求数据进行意图识别、检索匹配与逻辑推理，从而使得底层系统能够准确理解用户的场景化需求，并自动生成匹配的策略答复或终端设备控制指令的过程，尤其是实现线下实体业务环境数字化服务与智能化运转的核心中枢。

2、目前，在餐饮等场景中，现有的技术在接收到各个终端的交互文本后，往往依靠纯粹的自然语言语义度量机制，对接收到的每一条交互请求进行排队和逐条解析。然而，在使用时，业务并发峰值期如就餐高峰阶段，线下实体环境中极易出现由物理空间相邻导致的信息传染现象，从而产生海量同质化的群体性跟风交互请求，导致了底层大模型算力资源的严重过载，进而引发系统整体交互响应出现严重延迟。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种检索增强模型支撑的场景交互信息智能解析方法，解决了系统整体交互响应出现严重延迟的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种检索增强模型支撑的场景交互信息智能解析方法，包括以下步骤：

3、获取实体环境内的交互文本集合与空间坐标集合，并采集物理负荷指标参数构建场景负荷向量；

4、依据所述交互文本集合与所述空间坐标集合进行时空聚类，划分出请求聚类簇，并计算所述请求聚类簇的代表查询文本与时空聚合密度；

5、提取所述代表查询文本的查询语义向量，依据所述场景负荷向量与所述时空聚合密度，对所述查询语义向量在底层向量数据库中的初始检索距离进行修正，检索提取目标知识块及对应的目标语义向量；

6、度量所述查询语义向量与所述目标语义向量之间的原生语义间隙值，在所述原生语义间隙值大于设定阈值时，结合所述场景负荷向量生成补偿事实文本；

7、结合所述代表查询文本、所述目标知识块以及依据所述原生语义间隙值与所述设定阈值的比对结果生成的所述补偿事实文本构建输入提示词，输入至大语言模型生成控制指令数据包并进行下发。

8、优选的，所述划分出请求聚类簇，具体包括：

9、计算所述空间坐标集合中物理坐标点之间的欧氏空间绝对距离，结合预设的最大物理响应半径将所述欧氏空间绝对距离映射为无量纲空间衰减系数；

10、计算对应的所述交互文本之间的纯语义欧氏距离；

11、对所述纯语义欧氏距离与所述无量纲空间衰减系数进行加权求和，生成综合时空拓扑距离；

12、利用空间聚类算法依据所述综合时空拓扑距离进行数据簇划分，生成所述请求聚类簇。

13、优选的，所述计算所述请求聚类簇的代表查询文本与时空聚合密度，具体包括：

14、提取与所述请求聚类簇的结构质心距离最近的数据节点对应的交互文本作为所述代表查询文本；

15、统计所述请求聚类簇内部包含的交互请求节点总数，并计算各节点的物理坐标至所述结构质心物理坐标的空间距离的算术平均值，生成平均相对空间辐射半径；

16、结合所述交互请求节点总数、预设的观测时间窗持续时长、所述平均相对空间辐射半径以及防溢出平滑常数，计算生成所述时空聚合密度。

17、优选的，所述采集物理负荷指标参数构建场景负荷向量，具体包括：

18、从业务管理后台服务器采集特定生产队列积压量、核心物料库存剩余率以及平均等待时间作为所述物理负荷指标参数；

19、调用极值归一化函数将所述物理负荷指标参数分别映射至标准连续数值区间内；

20、按照预设的特征维度排序规则对映射后的参数数值进行数组拼接，构建生成所述场景负荷向量。

21、优选的，所述底层向量数据库通过以下方式预先构建：

22、提取业务文本处理单元的标准语义向量；

23、基于预置的场景适用性映射表确定所述业务文本处理单元在不同物理负荷维度下的适用权重参数，并按照所述场景负荷向量的维度结构顺序构建场景张力向量；

24、将所述标准语义向量与所述场景张力向量执行结构化封装建立异构存储二元组，写入所述底层向量数据库建立检索索引。

25、优选的，所述对所述查询语义向量在底层向量数据库中的初始检索距离进行修正，具体包括：

26、对所述时空聚合密度与所述场景负荷向量的二范数执行乘法与加法运算，计算生成场景引力因子；

27、将所述场景负荷向量与所述底层向量数据库中关联的场景张力向量进行点积计算，获取场景响应度；

28、计算所述查询语义向量与所述底层向量数据库中存储的标准语义向量之间的空间绝对距离作为所述初始检索距离；

29、利用预设的距离调节常数、所述场景引力因子以及所述场景响应度构建指数衰减函数，将所述指数衰减函数的输出结果与所述初始检索距离相乘，获取修正检索距离。

30、优选的，所述检索提取目标知识块及对应的目标语义向量，具体包括：

31、依据所述修正检索距离对所述底层向量数据库中的异构存储二元组进行升序排列；

32、提取排列首位的异构存储二元组对应的业务文本处理单元作为所述目标知识块，并将排列首位的异构存储二元组包含的标准语义向量作为所述目标语义向量。

33、优选的，所述结合所述场景负荷向量生成补偿事实文本，具体包括：

34、计算所述查询语义向量与所述目标语义向量之间的欧氏空间绝对距离作为所述原生语义间隙值；

35、若所述原生语义间隙值大于所述设定阈值，则依据所述场景负荷向量执行特征维度筛选，确定异常特征维度标识；

36、在预置的状态解析映射表中检索匹配所述异常特征维度标识对应的解释条目内容，设定为所述补偿事实文本。

37、优选的，所述依据所述场景负荷向量执行特征维度筛选，确定异常特征维度标识，具体包括：

38、筛选所述场景负荷向量内数值最大且超过报警配置基准的参数维度作为所述异常特征维度标识；

39、若所述场景负荷向量内所有特征数值均未超过所述报警配置基准，则直接提取数值最大的参数维度作为所述异常特征维度标识。

40、优选的，所述输入至大语言模型生成控制指令数据包并进行下发，具体包括：

41、若所述原生语义间隙值小于或等于所述设定阈值，则将所述代表查询文本与所述目标知识块进行序列连接构建所述输入提示词；

42、若所述原生语义间隙值大于所述设定阈值，则将所述代表查询文本、所述补偿事实文本以及所述目标知识块执行序列连接构建所述输入提示词；

43、在所述输入提示词的首尾分别插入任务角色约束前缀与输出格式规范后缀，转换为词元张量序列输入至大语言模型中进行解码，生成包含自然语言回复文本与多模态控制标签的混合字符序列；

44、提取所述自然语言回复文本与所述多模态控制标签，以所述目标智能交互终端的终端标识数据作为网络寻址路由目标执行序列化封装，生成所述控制指令数据包进行下发。

45、本发明提供了一种检索增强模型支撑的场景交互信息智能解析方法。具备以下有益效果：

46、1、本发明通过在实体空间二维坐标映射的基础上计算交互文本的空间衰减系数，并将其与纯语义欧氏距离进行加权融合生成综合时空拓扑距离，解决了并发峰值期海量同质化请求导致大模型算力资源过载且响应延迟的问题，基于综合时空拓扑距离的密度聚类处理，能够在物理层面上将实体环境中空间位置相近且语义相似的群体性跟风请求进行精准降维打包，过滤了冗余的底层并发推理操作。

47、2、本发明通过度量查询语义向量与目标语义向量之间的原生语义间隙值，并在间隙值大于设定阈值时利用场景负荷向量中的异常特征维度标识提取客观的补偿事实文本，解决了底层检索空间距离因受物理状态强行扭曲而导致前后对话逻辑断层的话题偏离问题，由于将补偿事实文本与目标知识块同步输入至大语言模型进行融合，使得模型生成的自然语言能够自动将物理场景的阻碍状况与替代方案平滑过渡，确保了交互响应的自然性与系统控制的严密逻辑闭环。

48、3、本发明通过提取代表查询文本的查询语义向量，并结合表征物理承载压力的场景负荷向量与时空聚合密度，对底层向量数据库中的初始检索欧氏距离施加指数衰减的扭曲修正，解决了传统检索增强模型在实体高并发场景下纯语义检索与客观业务环境相脱离的问题，使得系统能够在环境满载等极端状况下，强行缩小低耗时策略文本的数学距离，从底层算法层面保障了召回的目标知识块能够贴合实体环境的物理负荷极值。