摘要
本发明公开了一种基于人设背景大语言模型的角色扮演聊天机器人实现方法,包括:收集大量文学作品的文本数据,利用大模型提取角色对话、动作及摘要,同时提取角色设定信息;从角色对话中提取双人多轮对话,与角色设定匹配,形成初步数据集;将初步数据集转换为Json格式,构建结构化的多轮对话数据集;采用LoRA方法和DPO方法对大语言模型进行微调;基于微调后的大语言模型构建聊天机器人,整合角色信息、背景故事、历史对话摘要及少量示例对话,形成动态提示词框架;为聊天机器人构建智能聊天框架,包括时间计划模块、主动推送模块和延迟聊天模块。利用本发明,可有效提升对话质量、角色个性化、角色一致性、交互连贯性及用户体验。
技术关键词
聊天机器人
大语言模型
多轮对话
计划
摘要
数据
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模块
分块
表格
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生成技术
双人
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