本申请实施例涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于因果大模型的销售话术生成的方法、装置、设备、介质及程序产品。
背景技术：
1、相关技术中，当前销售机器人主要通过自然语言理解和对话管理与用户进行沟通，自然语言理解主要有意图识别和槽值提取两个模块，意图识别是识别当前用户的意图信息，槽值提取是提取出当前用户的实体信息，对话管理系统根据用户意图和槽值进行对话流转判断，最后生成回答话术反馈给用户。当前销售机器人的设计模式存在以下缺点：自然语言理解和对话管理是两个独立的系统模块，对话管理模块完全依赖于意图识别和槽值提取的结果，导致话术生成的准确率较低。
2、因此，如何生成准确的话术成为需要解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于因果大模型的销售话术生成的方法、装置、设备、介质及程序产品，通过本申请的一些实施例至少能够从对话语音中识别下一环节相应的销售流程，从而能够基于模型中的因果链获得准确的销售话术。
2、第一方面，本申请提供了一种基于因果大模型的销售话术生成的方法，所述方法包括：获取当前用户输入的对话语音；将从所述对话语音中提取的用户信息输入到大模型中，识别下一对话环节所属的销售流程，并且，通过大模型确定针对于所述用户信息的解决方案，其中，所述大模型中包括因果链，所述因果链用于表征用户信息与解决方案之间的因果关系；根据所述销售流程和所述解决方案生成销售话术。
3、因此，与相关技术中通过意图识别和槽值提取进行话术生成的技术方案不同的是，本申请实施例通过从对话语音中识别下一环节相应的销售流程，能够指引话术生成的目标，从而基于模型中的因果链获得准确的销售话术。
4、结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，所述解决方案包括产品讲解话术和用户潜在需求，所述用户信息包括用户问题；所述通过大模型确定针对于所述用户信息的解决方案，包括：通过所述大模型判断所述用户问题与所述解决方案之间的对应关系为产品的情况下，确定所述产品讲解话术；和/或，通过所述因果链识别与所述用户问题相关的用户潜在需求；所述根据所述销售流程和所述解决方案生成销售话术，包括：将所述销售流程、所述产品讲解话术以及所述用户潜在需求输入到大模型中，生成所述销售话术。
5、因此，本申请实施例通过识别用户的潜在需求以及产品讲解过程，能够进一步的确定当前用户的真实意图，从而生成更有针对性以及更准确的销售话术，从而能够促进成交。
6、结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，在所述通过大模型确定针对于所述用户信息的解决方案之前，所述方法还包括：将因果链样本数据输入到待训练的大模型中，针对所述待训练的大模型进行微调训练，获得所述大模型。
7、因此，本申请实施例通过在大模型中放入因果链，能够指引大模型生成话术的目的，从而能够保证生成结果的准确性以及生成过程方向的正确性。
8、结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，所述用户信息包括用户问题和用户情景；所述将从所述对话语音中提取的用户信息输入到大模型中，识别下一对话环节所属的销售流程，包括：将所述用户问题、所述用户情景和历史对话记录输入到所述大模型中，通过所述大模型识别所述下一对话环节所属的销售流程。
9、因此，本申请实施例通过识别用户问题和用户情景，能够结合上下文的理解，准确的明确当前用户的真实意图，从而通过大模型准确的识别下一对话环节所属的销售流程。
10、第二方面，本申请提供了一种基于因果大模型的销售话术生成的装置，所述装置包括：
11、语音获取模块，被配置为获取当前用户输入的对话语音；
12、模型识别模块，被配置为将从所述对话语音中提取的用户信息输入到大模型中，识别下一对话环节所属的销售流程，并且，通过大模型确定针对于所述用户信息的解决方案，其中，所述大模型中包括因果链，所述因果链用于表征用户信息与解决方案之间的因果关系；
13、话术生成模块，被配置为根据所述销售流程和所述解决方案生成销售话术。
14、结合第二方面，在本申请的一种实施方式中，所述解决方案包括产品讲解话术和用户潜在需求，所述用户信息包括用户问题；所述模型识别模块还被配置为：通过所述大模型判断所述用户问题与所述解决方案之间的对应关系为产品的情况下，确定所述产品讲解话术；和/或，通过所述因果链识别与所述用户问题相关的用户潜在需求；所述话术生成模块还被配置为：将所述销售流程、所述产品讲解话术以及所述用户潜在需求输入到大模型中，生成所述销售话术。
15、结合第二方面，在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括模型训练模块，模型训练模块被配置为：将因果链样本数据输入到待训练的大模型中，针对所述待训练的大模型进行微调训练，获得所述大模型。
16、结合第二方面，在本申请的一种实施方式中，所述用户信息包括用户问题和用户情景；所述模型识别模块还被配置为：将所述用户问题、所述用户情景和历史对话记录输入到所述大模型中，通过所述大模型识别所述下一对话环节所属的销售流程。
17、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器通过所述总线与所述存储器相连，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器执行时可实现如第一方面实施例所述的方法。
18、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被执行时可实现如第一方面实施例所述的方法。
19、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被执行时可实现如第一方面实施例所述的方法。
1.一种基于因果大模型的销售话术生成的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解决方案包括产品讲解话术和用户潜在需求，所述用户信息包括用户问题；
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述通过大模型确定针对于所述用户信息的解决方案之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户信息包括用户问题和用户情景；
5.一种基于因果大模型的销售话术生成的装置，其特征在于，所述装置包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述解决方案包括产品讲解话术和用户潜在需求，所述用户信息包括用户问题；
7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括模型训练模块，模型训练模块被配置为：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被执行时可实现如权利要求1-4任一项所述方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被执行时可实现如权利要求1-4任一项所述方法。
