本发明涉及金融领域，尤其涉及一种基于大模型实现对话流程的方法、装置、系统及介质。
背景技术：
1、传统人工客服无论是电话、邮件或者通过平台入口的形式，都会有沟通不畅或者传递不及时的问题。在高峰时段，客户需要更长时间等待才能接入客服，导致客户的体验感低。在传统人工客服处理问题时，更多依赖客服的经验和知识，可能导致客服的回答不一致和效率低的情况。并且随着咨询量的增加，客服的人力成本过高，企业运营成本加大。在智能客服提高了人工客服的效率和体验，但是在理解复杂或者非常规问题时存在困难，智能客服依赖预设算法和模型，对于某些特定或复杂的问题，无法提供准确或满意的解答，这时客户仍要转向人工客服来获取帮助。而且智能客服缺乏情感沟通能力。智能客服虽然可以通过自然语言处理技术与客户交流，但服务内容机械化，缺乏个性化，使他们无法感知客户的情绪和需求，降低了用户体验。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供可应用于金融科技或其它相关领域的一种基于大模型实现对话流程的方法、装置、系统及介质，旨在实现提高智能客服的工作效率，以及在用户与智能客服交流时，提高用户的体验感。
2、本发明的技术方案如下：
3、一种基于大模型实现对话流程的方法，所述方法包括：
4、根据训练场景收集每个场景的训练数据；
5、将所述训练数据输入至模型中进行训练，得到对话模型；
6、获取用户输入的目标问题语句；
7、将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果。
8、在一个实施例中，所述根据训练场景收集每个场景的训练数据之后，包括：
9、对所述训练数据进行预处理，对处理后的训练数据进行标注，生成知识库。
10、在一个实施例中，所述对所述训练数据进行预处理，对处理后的训练数据进行标注，生成知识库，包括：
11、获取知识库中的预设问题；
12、将所述预设问题输入至模型中进行迭代训练，生成预设相似问题；
13、根据知识库生成预设相似问题对应的预设相似问题答案。
14、在一个实施例中，所述将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果，包括：
15、对所述目标问题语句进行分析，获得分析结果；
16、根据所述分析结果与知识库预设问题进行匹配，根据匹配结果生成对应的第一目标回复结果。
17、在一个实施例中，所述根据所述分析结果与知识库预设问题进行匹配，根据匹配结果生成第一目标回复结果，包括：
18、判断所述目标问题语句是否属于知识库预设问题；
19、计算所述目标问题语句与所述知识库预设问题的相似度，得到目标问题语句与知识库的预设问题的相似度值；
20、当所述相似度值大于相似度阈值时，所述目标问题语句属于知识库预设问题，输出第一目标回复结果。
21、在一个实施例中，所述计算所述目标问题语句与所述知识库预设问题的相似度，得到目标问题语句与知识库的预设问题的相似度值，还包括：
22、当所述相似度值小于相似度阈值时，所述目标问题语句不属于知识库预设问题，根据分析结果从所述知识库中抓取回复信息，输出第一目标回复结果。
23、在一个实施例中，所述将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果，还包括：
24、根据分析结果，对所述第一目标回复结果进行调整回答策略和回答内容，生成第二目标回复结果。
25、一种基于大模型实现对话流程的装置，包括：
26、数据收集模块，用于根据训练场景收集每个场景的训练数据；
27、模型训练模块，用于将所述训练数据输入至模型中进行训练，得到对话模型；
28、问题获取模块，用于获取用户输入的目标问题语句；
29、回复输出模块，用于将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果。
30、一种基于大模型实现对话流程的系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，
31、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
32、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于大模型实现对话流程的方法。
33、一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于大模型实现对话流程的方法。
34、有益效果：本发明公开了基于大模型实现对话流程的方法、装置、系统及介质，相比于现有技术，本发明实施例通过将用的问题输入到训练好的模型中，根据用户的问题输出个性化的答复，提高了工作效率以及用户的体验感。
1.一种基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述根据训练场景收集每个场景的训练数据之后，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行预处理，对处理后的训练数据进行标注，生成知识库，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述根据所述分析结果与知识库预设问题进行匹配，根据匹配结果生成第一目标回复结果，包括：
6.根据权利要求4所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述计算所述目标问题语句与所述知识库预设问题的相似度，得到目标问题语句与知识库的预设问题的相似度值，还包括：
7.根据权利要求4所述的基于大模型实现对话流程的方法，其特征在于，所述将所述目标问题语句输入对话模型，输出目标回复结果，还包括：
8.一种基于大模型实现对话流程的装置，其特征在于，包括：
9.一种基于大模型实现对话流程的系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器；以及，
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于大模型实现对话流程的方法。
