本申请涉及人工智能，具体涉及一种用户触达方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着信息技术和通信网络的迅速发展，移动流量逐渐成为人们日常生活中的重要部分。随着经济的快速提升，消费者对营销产品做出了更高的要求，希望能够体验到需求的一切，弥补一些信息差距的先天不足。因此，服务提供方运用大数据、人工智能等技术手段，基于用户相关的大数据构建模型，来精准触达用户进行精准营销或者风险管控，在提升用户转化率、降低流失率的同时，尽可能地降低风险。而触达用户的精准程度与构建的模型密切相关。
2、目前构建用户模型的方案中，需要先收集用户的用户属性信息以及用户行为信息并进行数据清洗；对清洗后的用户属性信息以及用户行为信息进行分析，得到用户的属性特征和行为特征，基于获取的特征构建用户画像的机器学习模型(如xgboost等)或深度学习模型(如deepfm等)，利用构建的用户画像模型进行相关业务或产品的精准触达。该方式需要从海量行为数据中提取特征，耗时耗力，且不能充分利用用户的行为内容信息，构建的模型缺乏相关性，无法解释用户兴趣，影响触达精确性，还容易引起触达用户产生负向感受，影响用户体验。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种用户触达方法，用以解决现有的用户触达方式构建模型耗时耗力，且不能充分利用用户的行为内容信息，影响触达精确性和用户体验的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种用户触达方法，包括：
3、获取待触达用户的行为内容资源，并根据所述行为内容资源生成提示查询语；
4、利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象；
5、将所述目标业务对象发送给所述待触达用户对应的终端设备。
6、在一个实施例中，所述根据所述行为内容资源生成提示查询语，包括：
7、基于所述行为内容资源生成所述待触达用户的提示文本；
8、将所述提示文本输入到预设的生成式预训练转换gpt语言模型中，利用所述gpt语言模型生成所述提示文本对应的提示查询语。
9、在一个实施例中，所述利用所述gpt语言模型生成所述提示文本对应的提示查询语，包括：
10、基于预设的集束搜索算法，利用所述gpt语言模型迭代生成所述提示文本对应的多个候选查询语，并获取各所述候选查询语对应的条件概率；所述条件概率是由所述gpt模型对所述提示文本所表征的语义进行建模分析得到的，所述候选查询语的文本长度为第一预设长度；
11、根据所述条件概率对所述候选查询语进行筛选，对所述候选查询语进行更新，以生成所述提示文本对应的提示查询语。
12、在一个实施例中，所述用户触达方法还包括：
13、在检测到任意目标用户的触达行为时，获取所述触达行为的触达时间；
14、以所述触达时间为基准，获取所述目标用户在所述触达时间之前预设时长内的历史行为内容资源；所述历史行为内容资源包括历史通信内容资源和历史网络内容资源；
15、对所述历史通信内容资源和所述历史网络内容资源进行拼接处理，得到训练语料；
16、利用所述训练语料对对所述gpt语言模型进行微调训练。
17、在一个实施例中，利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象之前，还包括：
18、获取预设的候选业务对象的描述文本；
19、将所述描述文本与所述候选业务对象的名称进行拼接处理，生成所述候选业务对象的检索数据库。
20、在一个实施例中，所述利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象，包括：
21、利用多束函数对所述检索数据库进行检索，以将所述提示查询语与所述检索数据库进行匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象；
22、所述多束函数至少包括第一匹配函数和第二匹配函数，所述第一匹配函数为：
23、
24、所述第二匹配函数为：
25、
26、其中，q为所述提示查询语，d为所述检索数据库中的候选业务对象，n为所述检索数据库的大小，|d|为所述候选业务对象的描述文本长度，avdl为所述候选业务对象的描述文本的平均长度，c(t,q)表示t在q中的频次，df(t)为t在所述检索数据库中的总频次，k1,b1,k2,b2为可调节的超参数。
27、在一个实施例中，所述获取待触达用户的行为内容资源，包括：
28、获取待触达用户的历史行为记录；所述历史行为记录包括深度包检测dpi数据和话单数据；
29、从所述历史行为记录中提取所述待触达用户的行为内容资源；所述行为内容资源包括通信内容资源和网络内容资源。
30、第二方面，本申请实施例提供一种用户触达装置，包括：
31、文本生成模块，用于获取待触达用户的行为内容资源，并根据所述行为内容资源生成提示查询语；
32、检索匹配模块，用于利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象；
33、用户触达模块，用于将所述目标业务对象发送给所述待触达用户对应的终端设备。
34、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的用户触达方法的步骤。
35、第四方面，本申请实施例提供一种非暂态的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的用户触达方法的步骤。
36、第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的用户触达方法的步骤。
37、本申请实施例提供的用户触达方法、装置、设备及存储介质，通过待触达用户的行为内容资源生成提示查询语，然后通过多束函数搜索提示查询语，即可检索到精准触达该待触达用户的业务对象，无需从海量数据中提取特征构建模型，省时省力，并且，基于待触达用户的行为内容资源生成提示查询语用于检索匹配，可以充分利用待触达用户行为的内容信息，从而解释待触达用户兴趣，提高对业务对象的触达精准度，进而提升用户体验。
1.一种用户触达方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户触达方法，其特征在于，所述根据所述行为内容资源生成提示查询语，包括：
3.根据权利要求2所述的用户触达方法，其特征在于，所述利用所述gpt语言模型生成所述提示文本对应的提示查询语，包括：
4.根据权利要求2所述的用户触达方法，其特征在于，所述用户触达方法还包括：
5.根据权利要求1所述的用户触达方法，其特征在于，利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的用户触达方法，其特征在于，所述利用多束函数对所述提示查询语进行检索匹配，得到所述待触达用户对应的目标业务对象，包括：
7.根据权利要求1所述的用户触达方法，其特征在于，所述获取待触达用户的行为内容资源，包括：
8.一种用户触达装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的用户触达方法的步骤。
10.一种非暂态的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的用户触达方法的步骤。
