本技術涉及人機交互，具體涉及虛擬坐席構建方法、虛擬坐席交互系統以及方法。
背景技術：
1、近年來，隨著科技的迅速發展，人工坐席(也稱虛擬坐席)對于公司運營來說有很重的成本占比，而如何通過自動化的手段來設置虛擬坐席對其進行輔助，使得某些操作流程化、規范化，間接降低人力成本，業界常見的解決方式是通過faq問答或者是任務型問答機器人來實現對用戶咨詢的簡單問題的回復。目前基于faq的問答方案其回復相對來說比較生硬，無法為用戶帶來很好的交互體驗，而且只能應對一些簡單的問答，缺少一定的泛化性，對應的faq知識庫也需要大量人力維護。而目前常見的大模型問答大部分也存在只針對單輪問答而無法幫助用戶多步驟排障定位問題，或者無法靈活的進行反問，對于知識整理的依賴度較高。
技術實現思路
1、本技術實施方式主要解決的技術問題是：現有的虛擬坐席對用戶會話的理解能力較低，尤其是多輪會話的場景，不容易給出針對性的坐席回復。
2、為解決上述技術問題，本技術實施方式采用的一個技術方案是：提供一種虛擬坐席構建方法，包括：獲取訓練數據集中的多個真實會話，其中，所述真實對話包含用戶與坐席的交互記錄；將所述真實會話拼接為一個完整的文本，并對所述文本以下一個子詞預測的模式進行繼續預訓練，以獲得初始坐席模型；根據所述真實會話的會話信息補充所述真實會話的會話特征；根據補充了會話特征的所述真實會話，對所述初始坐席模型進行坐席回復預測的訓練，并對預測結果進行損失計算，以根據損失值迭代優化模型參數，以輸出訓練好的虛擬坐席模型。
3、本技術實施例提供的虛擬坐席構建方法利用真實會話作為訓練數據，使得訓練出的模型在回復用戶時能更貼合真實場景，使用更擬人化的回復，減少對話的生硬感，優化用戶體驗；通過會話拼接的方式進行訓練，再通過補充真實會話的會話特征，使得模型具有長上文理解能力，提高模型定位用戶問題的準確性，輔助模型生成更專業和穩定的回復；通過訓練初始坐席模型，并結合會話特征進一步訓練初始坐席模型的兩階段訓練方式，使得模型學習到會話的完整流程邏輯，以及從大量會話中學習到處理不同問題的專業知識；再結合基于損失值的迭代優化方式，保證了虛擬坐席模型能夠隨著數據的積累和技術的進步不斷自我完善，提升服務質量和效率，對用戶提出的問題給出更優質的回復。
4、在一些實施例中，所述會話特征包括場景特征和產品特征，所述根據所述真實會話的會話信息補充所述真實會話的會話特征包括：獲取所述真實會話的來源信息，并根據所述來源信息確定場景特征；將所述場景特征標記于所述真實會話的首輪對話的句尾；根據所述真實會話的會話內容獲取產品特征；將所述產品特征對應標記于用戶每一輪對話的句尾。本方案通過場景特征和產品特征精確地補充到對應的真實會話中，使得虛擬坐席模型能夠更深入地理解對話的上下文環境，學會對不同場景下不同產品的故障給出更適配的解決方案，不僅提升了模型對會話內容的場景理解能力，還能增強模型回復的針對性和有效性。
5、在一些實施例中，所述會話特征包括貝葉斯特征，所述根據所述真實會話的會話信息補充所述真實會話的會話特征包括：收集所述真實會話中的故障現象以及針對所述故障現象的處理行為，并根據所述故障現象和所述處理行為建立貝葉斯故障網絡；根據所述貝葉斯故障網絡標記所述真實會話的貝葉斯特征。本方案通過運用貝葉斯故障網絡，將復雜的故障現象與處理行為之間的因果關系模型化，為虛擬坐席模型賦予了強大的故障推理能力，基于貝葉斯特征，不僅能捕捉故障發生的條件概率，還通過節點間的依賴關系分析潛在的故障路徑，使得模型在處理用戶咨詢時能夠更加精準地識別問題根源，并給出更科學合理的解決方案，提升故障處理的專業性。此外，貝葉斯網絡的靈活性還允許模型隨著新數據的加入不斷更新和調整網絡結構，從而適應不斷變化的故障模式和用戶需求，使得模型支持持續學習和優化，提供更專業和實用的回復。
6、在一些實施例中，所述根據所述故障現象和所述處理行為建立貝葉斯故障網絡包括：根據所述故障現象和所述處理行為確定貝葉斯節點名稱，將所述貝葉斯節點名稱以及對應的標準描述表征為第一矢量；將所述真實會話中的坐席回復進行語義矢量表征作為第二矢量；將所述第一矢量和所述第二矢量進行語義匹配，根據匹配結果篩選出相似度大于預設相似度閾值的坐席回復；對篩選出的所述坐席回復進行聚類分析，以獲取貝葉斯節點對應的標準話術；生成貝葉斯節點與坐席回復話術的映射關系集合，以得到貝葉斯故障網絡，其中，每個貝葉斯節點對應一組標準話術。本方案給出了貝葉斯故障網絡的具體建立邏輯，通過將故障現象、處理行為以及坐席回復進行精細化的語義矢量表征和匹配，能夠準確篩選出與特定故障節點高度相關的標準話術，為虛擬坐席在應對類似問題時提供明確的指導，讓模型的回復能夠更專業更規范。
7、在一些實施例中，所述根據所述貝葉斯故障網絡標記所述真實會話的貝葉斯特征包括：根據所述映射關系集合，對所述真實會話中的坐席回復與貝葉斯節點對應的標準話術進行匹配；在匹配成功時，在所述坐席回復的上一句用戶對話的句尾標記對應的貝葉斯節點，作為貝葉斯特征。本方案通過將真實會話中的坐席回復與貝葉斯故障網絡中的標準話術進行匹配，并成功匹配后在對應標記貝葉斯節點作為特征，將復雜的故障處理邏輯與對話流程緊密結合，提高對話處理的精準度，使得虛擬坐席在后續的對話中能夠基于這些特征進行更加準確和高效的響應。
8、在一些實施例中，所述會話特征包括訴求特征，所述根據所述真實會話的會話信息補充所述真實會話的會話特征包括：利用大模型分析所述真實對話的用戶核心訴求；將所述真實對話和所述用戶核心訴求作為訓練數據，訓練特征提取小模型；利用所述特征提取小模型根據會話內容生成用戶核心訴求作為訴求特征；將所述訴求特征標記于所述真實對話的用戶對話的句尾。本方案通過利用大模型分析真實對話以識別用戶的核心訴求，并基于這些核心訴求訓練特征提取小模型，確保訴求特征(即用戶核心訴求)的準確識別；將訴求特征直接標記于用戶對話的句尾，不僅使模型能夠迅速捕捉并記住這一關鍵信息，輔助會話過程中始終圍繞用戶的核心問題進行回復，確保會話內容的一致性和連貫性，有效避免對話偏離主題或重復回復的現象。
9、在一些實施例中，所述方法還包括對訓練數據集中的多個真實會話進行預處理，具體包括：識別并刪除坐席的無價值回復；識別并刪除坐席的非文本回復；識別同一角色在連續時間段內的多個對話，并合并為單個對話；檢測會話內容中的敏感信息，并刪除或者等效替換所述敏感信息。本方案通過預處理的方式有效剔除訓練數據中的噪聲和冗余信息，同時，檢測并處理會話內容中的敏感信息，避免了模型學習到不合適的回復，減少模型產生無用回復或者有害回復的情況，提升模型在實際應用中的可靠性。
10、為解決上述技術問題，本技術實施方式采用的另一個技術方案是：提供一種虛擬坐席交互系統，所述系統包括：會話獲取模塊，用于獲取用戶會話；特征補充模塊，用于根據用戶會話的會話信息補充所述用戶會話的會話特征，所述會話特征包括場景特征、產品特征、貝葉斯特征和訴求特征中的至少一種；貝葉斯故障網絡，包括貝葉斯節點名稱以及貝葉斯節點與坐席回復話術的映射關系集合，其中，每個貝葉斯節點對應一組標準話術；特征提取小模型，用于根據會話內容生成用戶核心訴求作為訴求特征；faq問答模塊，用于結合faq知識庫，根據用戶會話輸出坐席回復；以及，上述所述的虛擬坐席構建方法構建出的虛擬坐席模型，用于結合所述會話特征，根據用戶會話輸出坐席回復。
11、為解決上述技術問題，本技術實施方式采用的又一個技術方案是：提供一種虛擬坐席交互方法，應用于如上述所述的虛擬坐席交互系統，所述方法包括：獲取用戶輸入的問題或者回復；在當前會話輪次小于第一預設閾值時，調用faq問答模塊，對所述問題或者回復匹配高分結果，并在匹配成功時，根據所述高分結果輸出坐席回復；在當前會話輪次不小于所述第一預設閾值時，或者在當前會話輪次小于第一預設閾值且匹配失敗時，根據當前會話內容獲取并標記當前會話的會話特征，所述會話特征包括場景特征、產品特征、貝葉斯特征和訴求特征中的至少一種；并調用所述虛擬坐席模型，對所述問題或者回復輸出坐席回復，直至用戶停止回復。
12、為解決上述技術問題，本技術實施方式采用的再一個技術方案是：提供一種電子設備，包括：至少一個處理器和存儲器；所述存儲器與所述處理器耦合，所述存儲器用于存儲指令或程序，當所述指令或程序被所述至少一個處理器執行時，使所述至少一個處理器執行如上述所述的虛擬坐席構建方法，或者執行如上述所述的虛擬坐席交互方法。
13、區別于相關技術的情況，本技術實施例提供一種虛擬坐席構建方法、虛擬坐席交互系統以及方法，該虛擬坐席構建方法通過獲取訓練數據集中的多個真實會話，將真實會話拼接為一個完整的文本，并對文本以下一個子詞預測的模式進行繼續預訓練；然后根據會話信息補充真實會話的會話特征，并據此對初始坐席模型進行進一步的迭代訓練，輸出訓練好的虛擬坐席模型。本方案通過會話拼接的方式進行訓練，再通過補充真實會話的會話特征，使得模型具有長上文理解能力，提高模型定位用戶問題的準確性，輔助模型生成更專業和穩定的回復；通過訓練初始坐席模型，并結合會話特征進一步訓練初始坐席模型的兩階段訓練方式，使得模型學習到會話的完整流程邏輯，以及從大量會話中學習到處理不同問題的專業知識；再結合基于損失值的迭代優化方式，保證了虛擬坐席模型能夠隨著數據的積累和技術的進步不斷自我完善，提升服務質量和效率，對用戶提出的問題給出更優質的回復。