摘要
本发明公开了一种基于情感因素多阶段对话构建Prompt的方法,重点研究构建一个能够理解和响应客户语音对话的大模型Prompt体系,解决化妆品销售场景下缺乏包含用户情绪理解的Prompt构建体系及销售知识库的问题。本发明首先引入了情绪因素,在如何判断阶段的场景下使用随机森林方法进行情绪和对话阶段的分类,在对应阶段构建Prompt时使用CoT‑SC方法,同时引入知识库中产品知识参与构建Prompt。本发明能更准确地触达用户需求并且利用行业知识帮助用户做出购买决策;此外,本发明构建全面且深入的化妆品知识库,可以提供大量关于特定领域的信息和知识,使大模型能够获取足够的信息来提供准确和深入的服务。
技术关键词
随机森林模型
多阶段
化妆品
人脸表情信息
识别人脸
网格搜索方法
情绪识别模型
机器学习库
数据
语音
客户
标签
特征值
处理器
信息检索
档案库
文本
存储器
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固体燃料
特征选择
随机森林模型
构建机器学习模型
结合物联网技术
TIR透镜
随机森林模型
光强
策略
测试LED光源
动态识别方法
多模态
非监督
融合注意力机制
拓扑图
水质监测方法
水质五参数
水质监测系统
溶解氧传感器
监测终端
桥梁湿接缝模板
时间预测模型
安拆方法
湿接缝施工
随机森林模型