推荐方法及装置、模型的训练方法及装置、设备、介质与流程
本技术涉及人工智能，尤其是涉及一种推荐方法及装置、模型的训练方法及装置、设备、介质。
背景技术：
1、随着企业对于工作效率和精准度的要求不断提高，将自动化和智能化办公融入工作，非常重要。相关技术中，用户直接在大语言模型中输入自己的工作需求，然后由大语言模型按照工作需求推荐工作内容。但是，通过上述方式推荐的工作内容往往只有一些笼统的工作流程步骤，非常的宽泛，没有针对性，可能不符合用户的期望，导致用户的使用体验较差。
2、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
2、本技术实施例提供了一种推荐方法及装置、模型的训练方法及装置、设备、介质，以推荐符合用户期望的工作内容。
3、本技术实施例提供了一种工作内容推荐方法，包括：获取对话内容、产生对话的用户对应的用户画像和所述用户对应的历史对话数据；所述对话内容包括所述用户的第一工作需求；所述用户画像中存在用户的岗位信息；根据所述用户画像、所述历史对话数据和所述第一工作需求利用预设的意图识别模型识别所述第一工作需求，获得工作意图；根据所述工作意图确定工作内容；所述工作内容为用户所在岗位与办公相关的信息；推荐所述工作内容。
4、可以理解，不同的用户说出的同一句话，可能真实的意图并不相同。例如：市场部的员工说“我需要安排一个会议”，其真实意图可能是策划活动。财务部的员工说“我需要安排一个会议”，其真实意图可能是预算审核。通过用户画像能够反应出用户在什么工作岗位做什么工作内容。通过历史对话数据，能够反映出用户此前实际的工作需求。由此，结合用户画像、第一工作需求和历史对话数据能够确定出用户真实的工作需求，进而根据真实的工作需求推荐的工作内容能够更加准确，有针对性，以符合用户的预期。
5、进一步的，所述意图识别模型通过以下方式获得：获取多个用户分别对应的样本数据；所述样本数据包括：样本用户画像、样本历史对话数据和样本工作需求；利用带有工作意图标签的所述样本数据对第一预设模型进行训练，获得意图识别模型。
6、在上述实施例中，模型能够通过学习过程捕捉到数据背后的潜在规律、模式和结构。结合工作意图、样本用户画像、样本历史对话数据和样本工作需求对模型进行训练，能够让模型准确的识别用户提出的工作需求背后实际的工作意图。
7、进一步的，根据所述用户画像、所述历史对话数据和所述第一工作需求利用预设的意图识别模型识别所述第一工作需求，获得工作意图，包括：从所述用户画像中提取第一关键信息；所述第一关键信息包括：用户的岗位信息；从所述历史对话数据中提取第二关键信息；所述第二关键信息包括：对话主题和第二工作需求；根据所述岗位信息、所述对话主题、所述第二工作需求和所述第一工作需求利用所述意图识别模型，获得所述工作意图。
8、在上述实施例中，不同的岗位信息可能存在不同的工作需求。同时在用户的历史对话数据中，也可能存在用户提到过自己在某种场景下实际的工作需求。由此，提取用户的岗位信息、对话主题和第二工作需求进行意图识别，便于更准确的确定用户的工作意图。
9、进一步的，根据所述工作意图确定工作内容，包括：确定所述工作意图对应的工作能力；对所述用户画像、所述工作能力、所述工作意图和预设的第一提示模板进行组装，获得第一待输入文本；所述第一提示模板中包括使用协同过滤算法推荐工作内容的语句；将所述第一待输入文本输入预设的第一大语言模型，获得所述第一大语言模型输出的工作内容。
10、在上述实施例中，不同的工作意图可能会需要不同的工作能力。通过先确定实际所需的工作能力，再直接使大语言模型利用协同过滤算法针对用户画像、工作能力和工作意图进行工作内容的推荐，能够更有针对性，便于使得最后推荐的工作内容更符合用户的期望。
11、进一步的，推荐所述工作内容，包括：确定所述工作内容是否合规；在所述工作内容合规的情况下，推荐所述工作内容；在所述工作内容不合规的情况下，替换或删除不合规的所述工作内容，并推荐替换或删除后的所述工作内容。
12、在上述实施例中，针对不同的地域，可能存在不同的习俗或者法规。由此，通过筛选工作内容是否合规，并进行替换或删除，能够使得生成的工作内容合法依规，从而减少纠纷。
13、进一步的，推荐所述工作内容后，所述方法还包括：从所述对话内容和所述工作内容中提取第三关键信息；所述第三关键信息包括：工作需求、专业术语、情感、事件三要素、潜在需求；将所述第三关键信息与预设的第二提示模板进行组装，获得第二待输入文本；将所述第二待输入文本输入预设的第二大语言模型，获得所述第二大语言模型输出的推荐问题。
14、在上述实施例中，通过提取对话内容和工作内容中的第三关键信息，能够推断用户可能会需要进一步进行询问的问题，从而减轻用户构思问题的负担，以提高用户的体验感。
15、进一步的，推荐所述工作内容后，所述方法还包括：获取用户针对所述工作意图反馈的第一评分；根据所述第一评分优化所述意图识别模型；和/或，获取用户针对所述工作内容反馈的第二评分；根据所述第二评分优化所述第一大语言模型。
16、在上述实施例中，通过获取用户的反馈评分优化模型，能够便于模型在后续的识别中更加准确。
17、本技术实施例提供了一种意图识别模型的训练方法，包括：获取多个用户分别对应的样本数据；所述样本数据包括：样本用户画像、样本历史对话数据和样本工作需求；利用带有工作意图标签的所述样本数据对第一预设模型进行训练，获得意图识别模型。
18、在上述实施例中，通过学习过程能够使模型捕捉到数据背后的潜在规律、模式和结构。结合工作意图、样本用户画像、样本历史对话数据和样本工作需求对模型进行训练，能够让模型准确的识别用户提出的工作需求背后实际的工作意图。
19、进一步的，获得意图识别模型后，还包括：获取对话内容、产生对话的用户对应的用户画像和所述用户对应的历史对话数据；所述对话内容包括所述用户的第一工作需求；所述用户画像中存在用户的岗位信息；根据所述用户画像、所述历史对话数据和所述第一工作需求利用预设的意图识别模型识别所述第一工作需求，获得工作意图；获取用户针对所述工作意图反馈的第一评分；根据所述第一评分优化所述意图识别模型。
20、在上述实施例中，通过获取用户的反馈评分以优化模型，能够便于模型在后续的识别中更加准确。
21、本技术实施例提供了一种工作内容推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取对话内容、产生对话的用户对应的用户画像和所述用户对应的历史对话数据；所述对话内容包括所述用户的第一工作需求；所述用户画像中存在用户的岗位信息；意图识别模块，用于根据所述用户画像、所述历史对话数据和所述第一工作需求利用预设的意图识别模型识别所述第一工作需求，获得工作意图；工作内容确定模块，用于根据所述工作意图确定工作内容；所述工作内容为用户所在岗位与办公相关的信息；推荐模型，用于推荐所述工作内容。
22、本技术实施例提供了一种意图识别模型的训练装置，包括：第二获取模块，用于获取多个用户分别对应的样本数据；所述样本数据包括：样本用户画像、样本历史对话数据和样本工作需求；训练模块，用于利用带有工作意图标签的所述样本数据对第一预设模型进行训练，获得意图识别模型。
23、本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现上述工作内容推荐方法或意图识别模型的训练方法。
24、在一些实施例中，所述存储介质，所述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在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令使得处理器实现上述工作内容推荐方法或意图识别模型的训练方法。
25、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本技术。
技术特征：
1.一种工作内容推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述意图识别模型通过以下方式获得：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户画像、所述历史对话数据和所述第一工作需求利用预设的意图识别模型识别所述第一工作需求，获得工作意图，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述工作意图确定工作内容，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，推荐所述工作内容，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，推荐所述工作内容后，所述方法还包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，推荐所述工作内容后，所述方法还包括：
8.一种意图识别模型的训练方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，获得意图识别模型后，还包括：
10.一种工作内容推荐装置，其特征在于，包括：
11.一种意图识别模型的训练装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的工作内容推荐方法或8至9任一项所述的意图识别模型的训练方法。
13.一种存储介质，其特征在于，所述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在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令使得处理器实现权利要求1至7任一项所述的工作内容推荐方法或8至9任一项所述的意图识别模型的训练方法。
技术总结
本申请涉及推荐技术领域，公开一种推荐方法及装置、模型的训练方法及装置、设备、介质。推荐方法包括：获取对话内容、产生对话的用户对应的用户画像和用户对应的历史对话数据；对话内容包括用户的第一工作需求；用户画像中存在用户的岗位信息；根据用户画像、历史对话数据和第一工作需求利用预设的意图识别模型识别第一工作需求，获得工作意图；根据工作意图确定工作内容；工作内容为用户所在岗位与办公相关的信息；推荐工作内容。这样，用户画像能够反应出用户在什么工作岗位做什么工作内容，结合用户画像、第一工作需求和历史对话数据能够确定出用户真实的工作需求，进而根据真实的工作需求推荐的工作内容能够更加准确，以符合用户的预期。
技术研发人员：周波,林恭祺,肖雪松,严帅,张子威
受保护的技术使用者：成都明途科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23