一种基于大模型的多轮对话方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种基于大模型的多轮对话方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域，包括：从历史对话中筛选出与当前轮次对话对应的目标轮次对话；提取当前轮次对话和目标轮次对话的三元组信息，并基于当前轮次对话对应的领域数据和三元组信息构建目标提示词；三元组信息包括意图信息、实体信息和槽位信息；将目标提示词输入至预设对话大模型中，确定目标提示词的目标键值缓存，和目标轮次对话对应的历史键值缓存；基于目标键值缓存和历史键值缓存生成当前轮次对话的对话答复。通过计算历史对话与当前轮的语义相似度，结合实体识别，仅保留部分内容，有效降低了对话所用内存，避免逻辑断裂，并通过键值缓存复用，有效提高显存使用效率。