机器人搭建方法、装置、电子设备和存储介质与流程

文档序号:36419007发布日期:2023-12-20 03:19阅读:42来源:国知局
机器人搭建方法与流程

本申请涉及机器人领域,尤其涉及一种机器人搭建方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术:

1、随着chatgpt的发布,一股大语言模型的浪潮随即而来,国内外各个公司相继推出了各种大语言模型以及相关的基于大语言模型的产品。chatgpt的到来,让客服机器人及其他闲聊机器人发生了翻天覆地的变化。从早期阶段的基于固定规则的聊天机器人,到随着搜索技术发展逐渐演进的检索型聊天机器人,再到机器学习和深度学习引入后能够学习语言模式的机器人,到现在基于大语言模型的生成式聊天机器人,每一次都是质的进步。

2、传统开发方式,纯代码从0到1逐个功能去开发一款聊天机器人,虽然可以完全定制,完全满足业务需求,但是这种方式的弊端也是有很多的,至少存在以下问题:1.代码复用性低,公司内不同团队每开发一个新的机器人可能都在造轮子,相同的功能可能会开发多个;2.周期长,每个功能从0到1设计、开发、测试上线,最快也得半个多月才能上线。

3、因此,现有技术中的机器人开发存在开发周期长的问题。


技术实现思路

1、本申请提供了一种机器人搭建方法、装置、电子设备和存储介质,以解决机器人开发存在开发周期长的问题。

2、第一方面,本申请提供了一种机器人搭建方法,所述方法包括:获取机器人功能流程框架的框架代码,其中,所述功能流程框架中包括非必选功能模块;在配置页面,根据用户操作选取至少一个语言模型工具,并确定所述语言模型工具的工具代码的第一配置参数,其中,所述语言模型工具是大语言模型的工具;基于所述第一配置参数对所述工具代码进行参数配置;对所述框架代码和配置后的工具代码进行代码组装后,进行代码编译和代码发布,完成机器人搭建。

3、可选地,所述在配置页面,根据用户操作选取至少一个语言模型工具,并确定所述语言模型工具的工具代码的第一配置参数包括:在方案配置页面,基于创建指令创建至少一个方案;在当前方案对应的工具选择页面中,基于工具选取指令从工具集合库中选取所述当前方案对应的至少一个语言模型工具;在当前语言模型工具对应的工具代码配置页面中,基于工具参数配置指令确定所述当前语言模型工具的工具代码的第一配置参数。

4、可选地,对所述框架代码和配置后的工具代码进行代码组装包括:在所述配置页面,基于插件选取指令从插件集合库中选取至少一个插件;基于插件参数配置指令确定所述插件的插件代码的第二配置参数,并基于所述第二配置参数对所述插件代码进行参数配置,其中,所述插件应用在所述功能流程框架的各模块中或所述语言模型工具中;对所述框架代码、配置后的工具代码以及配置后的插件代码进行代码组装。

5、可选地,基于创建指令创建至少一个方案之后,所述方法还包括:在所述方案配置页面,配置所述大语言模型的敏感词信息和所述当前方案的设定角色;将所述敏感词信息和所述设定角色写入所述当前方案对应的数据库。

6、可选地,对所述框架代码、配置后的工具代码以及配置后的插件代码进行代码组装包括:基于代码构建指令,加载所述配置后的工具代码、所述配置后的插件代码以及所述当前方案对应数据库中的敏感词信息和设定角色至所述当前方案的代码仓库中,得到所述当前方案的完整代码;基于所述功能流程框架的开放接口,将所述当前方案的完整代码加入所述功能流程框架对应的代码仓库中,完成代码组装。

7、可选地,进行代码编译包括:编译过程中,判断选取的语言模型工具中是否包括vectorstore类语言模型工具;若选取的语言模型工具中包括vectorstore类语言模型工具,则检查所述vectorstore类语言模型工具绑定的向量库是否存在;若所述向量库存在,则进行代码编译。

8、可选地,检查所述vectorstore类语言模型工具绑定的向量库是否存在之后,所述方法还包括:若所述向量库不存在,则发送提示信息,其中,所述提示信息用于提示用户创建向量库;在所述向量库创建成功后,导入预设知识库中的知识至所述向量库;重新进行代码编译。

9、可选地,判断选取的语言模型工具中是否包括vectorstore类语言模型工具之后,所述方法还包括:若选取的语言模型工具中不包括vectorstore类语言模型工具,则进行代码编译。

10、可选地,完成机器人搭建之后,所述方法还包括:为每个方案设置对应的流量比例,其中,多个方案的执行目标相同、配置内容不完全相同,所述配置内容包括语言模型工具、插件、敏感词信息和设定角色;针对所述多个方案进行ab测试,得到执行效果最好的方案;对所述执行效果最好的方案增加流量投入比例。

11、可选地,所述工具选择页面设有允许用户注册语言模型工具至所述工具集合库的选项。

12、可选地,所述配置页面设有允许用户注册插件至所述插件集合库的选项。

13、可选地,完成机器人搭建之后,所述方法还包括:接收用户输入;通过敏感词拦截器对所述用户输入中的敏感词进行拦截,得到目标输入;调用选取的语言模型工具和插件,对所述目标输入进行意图识别,得到所述意图对应的回复内容;采用回复内容拦截器对所述回复内容中的敏感词进行拦截;将拦截后的回复内容进行输出。

14、第二方面,本申请提供了一种机器人搭建装置,所述装置包括:获取模块,用于获取机器人功能流程框架的框架代码,其中,所述功能流程框架中包括非必选功能模块;选取模块,用于在配置页面,根据用户操作选取至少一个语言模型工具,并确定所述语言模型工具的工具代码的第一配置参数,其中,所述语言模型工具是大语言模型的工具;配置模块,用于基于所述第一配置参数对所述工具代码进行参数配置;组装模块,用于对所述框架代码和配置后的工具代码进行代码组装后,进行代码编译和代码发布,完成机器人搭建。

15、第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:至少一个通信接口;与所述至少一个通信接口相连接的至少一个总线;与所述至少一个总线相连接的至少一个处理器;与所述至少一个总线相连接的至少一个存储器。

16、第四方面,本申请还提供了一种计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行本申请上述任一项所述的机器人搭建方法。

17、本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点:功能流程架构的非必要功能模块能够根据实际情况选择,满足机器人开发过程中的功能自定义,同时大语言模型的语言模型工具是可以根据实际语言功能需求进行选择的,这样在搭建机器人时,可以直接调用功能流程架构和语言模型工具,功能流程架构的架构代码和语言模型工具的工具代码都是事先确定好的,用户只需要调整工具代码的参数配置即可,无需现有技术中从0到1的设计开发,缩短机器人搭建周期。



技术特征:

1.一种机器人搭建方法,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,所述在配置页面,根据用户操作选取至少一个语言模型工具,并确定所述语言模型工具的工具代码的第一配置参数包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述框架代码和配置后的工具代码进行代码组装包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于创建指令创建至少一个方案之后,所述方法还包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述框架代码、配置后的工具代码以及配置后的插件代码进行代码组装包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,进行代码编译包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,检查所述vectorstore类语言模型工具绑定的向量库是否存在之后,所述方法还包括:

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,判断选取的语言模型工具中是否包括vectorstore类语言模型工具之后,所述方法还包括:

9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,完成机器人搭建之后,所述方法还包括:

10.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述工具选择页面设有允许用户注册语言模型工具至所述工具集合库的选项。

11.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述配置页面设有允许用户注册插件至所述插件集合库的选项。

12.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,完成机器人搭建之后,所述方法还包括:

13.一种机器人搭建装置,其特征在于,所述装置包括:

14.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;

15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-12任一所述的方法。


技术总结
本申请涉及一种机器人搭建方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:获取机器人功能流程框架的框架代码,其中,所述功能流程框架中包括非必选功能模块;在配置页面,根据用户操作选取至少一个语言模型工具,并确定所述语言模型工具的工具代码的第一配置参数,其中,所述语言模型工具是大语言模型的工具;基于所述第一配置参数对所述工具代码进行参数配置;对所述框架代码和配置后的工具代码进行代码组装后,进行代码编译和代码发布,完成机器人搭建。本申请缩短机器人搭建周期。

技术研发人员:张爱军,周雷皓,高玉石
受保护的技术使用者:北京轻松怡康信息技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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