大模型(LLM)+词槽(slot)构建动态场景多轮对话系统_大模型 意图识别 填槽

构建动态场景多轮对话系统

引言

在人工智能和自然语言处理领域，聊天机器人的开发一直是一个热点话题。近年来，随着大型语言模型（LLM）的进步，构建能够理解和响应各种用户需求的聊天机器人变得更加可行和强大。本文将介绍我们最新的开源项目 —— 一个基于LLM和词槽（slot）方法的动态场景多轮对话系统。接上一篇文章 基于LLM+场景识别+词槽实体抽取实现多轮问答

项目概述

IntelliQ 旨在创建一个灵活的聊天机器人框架，能够处理多种不同的对话场景。通过结合大型语言模型的强大理解能力和基于词槽的精确信息提取，我们的系统可以在各种场景中有效地与用户进行交互，例如天气查询、旅行预订等。
开源地址：https://github.com/answerlink/IntelliQ

核心特性

动态场景处理：轻松添加和修改对话场景，无需改动核心代码。
插件式架构：每个场景都有独立的处理器，方便扩展和维护。
自然语言理解：利用大型语言模型处理复杂的用户输入。
词槽填充机制：精确地从用户输入中提取必要信息。
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技术实现

1. 场景处理器

我们定义了一个标准的场景处理器接口，所有的场景处理器都基于此接口实现。这允许系统以插件的形式轻松集成新场景。例如，对于天气查询场景，我们创建了一个专门的WeatherProcessor。

2. 配置驱动的设计

场景信息和参数都存储在JSON配置文件中，例如scene_templates.json。这样的设计使得非技术用户也能够理解和配置场景。

3. 与LLM的集成

我们的系统利用大型语言模型来处理用户输入，提取意图和所需信息，并生成自然的回应。这是通过与GPT-3.5等模型的API集成实现的。

4. 动态加载机制

系统可以根据配置文件动态加载和创建场景处理器的实例。这一点在ChatbotModel类中得到了实现，确保了系统的灵活性和可扩展性。

结语

通过本开源项目，我们希望提供一个强大、灵活且易于使用的多轮对话系统框架，不仅适用于研究和开发，也适用于实际应用。我们期待看到社区如何使用和改进这个系统，以及它将如何推动聊天机器人技术的发展。

感谢阅读！欢迎提交PR，一起构建未来的对话体验。
作者gallonyin，专注AI+人机交互，欢迎点赞收藏~