حقن استراتيجيات حوار البائع في نماذج اللغة الكبيرة مع استدلال سلسلة التفكير

تركز الأبحاث الحديثة في أنظمة الحوار ومجموعات البيانات على فئتين رئيسيتين: الحوارات الموجهة للمهام (TOD) والحوارات المفتوحة (الدردشة العامة). تساعد أنظمة TOD المستخدمين في إنجاز مهام محددة، بينما تهدف أنظمة الدردشة المفتوحة إلى خلق محادثات جاذبة. ومع ذلك، في السيناريوهات الواقعية، غالبًا ما تظهر نوايا المستخدم أثناء التفاعل. قدمت دراسة حديثة SalesBot، الذي يحاكي الحوارات التي تنتقل من الدردشة إلى سيناريوهات موجهة للمهام لتدريب مندوبي المبيعات. للأسف، كانت البيانات الأصلية تفتقر إلى انتقالات سلسة وحوارات متماسكة على المدى الطويل، مما أدى إلى ضعف الطبيعة الطبيعية في تفاعلات المبيعات-العميل. لمعالجة هذه القضايا، تقدم هذه الورقة SalesBot 2.0، مجموعة بيانات محسنة. تستفيد من المعرفة العامة من نماذج اللغة الكبيرة عبر تحفيز استراتيجي. بالإضافة إلى ذلك، نقدم نموذجًا جديدًا يسمى SalesAgent، مدربًا على تفاعلات البائعين، باستخدام استدلال سلسلة التفكير (CoT). يتفوق هذا النموذج في انتقال الموضوعات، وفهم نوايا المستخدم، واختيار الاستراتيجيات المناسبة. تثبت التجارب باستخدام محاكيات مستخدمين متنوعة فعالية طريقتنا في التحكم في استراتيجيات الحوار في نماذج اللغة الكبيرة. علاوة على ذلك، يعزز SalesBot 2.0 التماسك ويقلل العدوانية، مما يسهل تعلم النموذج لتحسين تفاعلات المبيعات-العميل.