一种AI交互式数字人对话方法与流程

本发明涉及智能交互，尤其涉及一种ai交互式数字人对话方法。

背景技术：

1、交互式数字人对话是一种基于人工智能技术的人机交互形式，通过模拟人类的语音和对话逻辑，实现与用户的实时双向沟通。特定知识库是与数字人对话的基础，而答案的检索则是制成数字人对话的前提，在答案的检索过程之前，会采集与问题相关的信息，再通过对采集的相关信息进行匹配，最后根据对匹配的结果进行输出，以便回答相应的问题。但在对问题答案进行匹配之前，如果所采集与问题相关的信息存在缺陷或不全面，可能导致在信息匹配时发生错误或遗漏，对问题答案输出结果的准确性造成不利影响，从而影响问题答案的准确性。因此，亟待提出一种ai交互式数字人对话方法，解决如何准确且快速的进行对话信息的检索与匹配并输出结果的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的主要目的是提出一种ai交互式数字人对话方法，旨在解决如何准确且快速的进行对话信息的检索与匹配并输出结果的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种ai交互式数字人对话方法，其中，所述ai交互式数字人对话方法包括以下步骤：

3、s1、创建ai数字人，并设置ai数字人的初始参数；

4、s2、获取标准文件，将标准文件进行分类整合形成标准化知识库，并对标准化知识库进行向量化处理，与ai数字人进行绑定；

5、s3、基于所述标准化知识库进行用户提问文本的相似性检索，并提取关键信息，生成结合层级上下文的标准回答。

6、优选方案之一，所述步骤s1，具体为：

7、根据目标用户的交互，设置ai数字人的初始参数；所述初始参数包括ai数字人的名称、头像和提示词模板；

8、确定ai数字人的应用领域，并定义ai数字人的交互模式和功能边界；所述交互模式包括语音、文字或多模态。

9、优选方案之一，所述步骤s1通过createagent函数将初始参数打包，并构建交互式的ai数字人；具体为：

10、

11、其中，为构建的交互式ai数字人，为名称，为头像，为提示词。

12、优选方案之一，所述步骤s2，具体为：

13、s21、根据ai数字人的应用领域，获取并匹配标准文件，并对匹配的标准文件分类整合形成标准化知识库；

14、s22、对标准化知识库中文本进行分词；

15、s23、对标准知识库进行向量转换，生成dense稠密向量和sparse稀疏向量，并将所述dense稠密向量、sparse稀疏向量与原始文本进行关联存储，构建可检索的多模态向量标准化知识库；

16、s24、调用bind函数将多模态向量标准化知识库与ai数字人进行绑定。

17、优选方案之一，所述步骤s22对标准化知识库中文本进行分词，具体为：

18、通过文本拆分器对标准化知识库中的文本进行中文分词，分词默认参数为：分割大小chunk_size=512，每段重复内容chunk_overlap=20；其中，大文件采用父子分割方式。

19、优选方案之一，所述步骤s3，具体为：

20、s31、生成查询向量，接收用户提问文本，将所述用户提问文本并行编码为dense向量和sparse向量；

21、s32、向量检索，将所述dense向量和sparse向量输入至标准化知识库，进行混合相似度检索，获取检索结构集；所述检索结构集包括子文本内容、相似度距离和层级索引标识；

22、s33、根据层级索引标识，提取与子文本内容对应的父文本内容；

23、s34、通过ai数字人生成结合层级上下文的标准回答。

24、优选方案之一，所述步骤s31中通过bge-m3模型将用户提问文本并行编码为dense向量和sparse向量。

25、优选方案之一，所述步骤s32将所述dense向量和sparse向量输入至标准化知识库，调用hybrid_search接口进行混合相似度检索；所述相似度检索的得分为：

26、

27、其中，为相似度检索的得分，为动态权重系数，，为用户提问文本的dense向量，为标准化知识库中检索文档的dense向量，为用户查询的系数表示，即词项集合，为逆文档频率计算式，为词项在当前文档中的词频，为调节参数。

28、优选方案之一，所述层级索引标识包括父文本uuid和段落位置偏移量；

29、根据父文本uuid匹配父文本文件，基于段落偏移量提取包含关联子文本的完整段落；所述为：

30、

31、其中，为父文本偏移量，为子文本偏移量，为预设段落长度阈值，为上下文窗口补偿系数。

32、优选方案之一，所述步骤s3之后，还包括：

33、s4、根据自定义的用户排版和/或模板驱动，将结构化问答内容渲染为规范化文档输出；

34、所述模板的结构提取为：

35、

36、

37、所述规范化文档输出为：

38、

39、其中，为调用模板提取结构从模板文件中提取的结构，为上传的模板，为自定义的用户排版规则，为合并后的最终排版规则集，为用户提问文本的集合，为规范化文档输出。

40、本发明的上述技术方案中，该ai交互式数字人对话方法包括以下步骤：创建ai数字人，并设置ai数字人的初始参数；获取标准文件，将标准文件进行分类整合形成标准化知识库，并对标准化知识库进行向量化处理，与ai数字人进行绑定；基于所述标准化知识库进行用户提问文本的相似性检索，并提取关键信息，生成结合层级上下文的标准回答。本发明解决了如何准确且快速的进行对话信息的检索与匹配并输出结果的技术问题。

41、在本发明中，通过创建ai数字人，并设置初始参数，对标准文件进行分类整合形成可用于智能回答的标准化知识库与ai数字人进行绑定，提高问题答案的质量与可靠性，基于标准知识库的快速相似性检索，查找与目标湘乡最相似的向量，并提取关键信息，避免提取信息的不匹配导致输出问题答案不准确或不完整的问题，形成最合适的回答。

42、在本发明中，可通过创建模板，实现用户自定义样式的灵活排版，以规范化文档输出，满足导出、存档、交付等多场景需求，有助于在保证答案输出正确率与效率的前提下，解决资源和成本，从而实现将待定知识库并入ai交互式数字人对话。

1.一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s1，具体为：

3.根据权利要求2所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s1通过createagent函数将初始参数打包，并构建交互式的ai数字人；具体为：

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s2，具体为：

5.根据权利要求4所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s22对标准化知识库中文本进行分词，具体为：

6.根据权利要求1-3任一项所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s3，具体为：

7.根据权利要求6所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s31中通过bge-m3模型将用户提问文本并行编码为dense向量和sparse向量。

8.根据权利要求6所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s32将所述dense向量和sparse向量输入至标准化知识库，调用hybrid_search接口进行混合相似度检索；所述相似度检索的得分为：

9.根据权利要求6所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述层级索引标识包括父文本uuid和段落位置偏移量；

10.根据权利要求8所述的一种ai交互式数字人对话方法，其特征在于，所述步骤s3之后，还包括：