一种基于大语言模型的对话方法、装置、介质及设备

本公开提供了一种基于大语言模型的对话方法、装置、介质及设备，涉及大语言模型领域及金融科技领域。所述方法包括：首先获取用户在对话框中的当前输入指令以及上下文信息，并利用上下文感知模块对用户的上下文信息进行感知；然后将感知结果和当前输入指令输入给大语言模型进行解析，得到目标需求，并利用大语言模型在预先构建的业务函数知识图谱中确定与目标需求对应的目标函数；最后基于大语言模型确定与目标需求对应的目标业务模块，并根据目标函数执行结果调用目标业务模块生成应答信息，将应答信息在对话框中返回给用户。本实施例显著提升了对话的准确性和自然性，增强了用户体验，同时大幅提高了交互质量与效率。