本发明属于行为干预，具体来说是一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统及方法。
背景技术：
1、干预系统广泛应用于医疗健康、心理咨询、教育、计算机科学和人工智能、宠物饲养、实验观测等领域，并深入到人们工作和生活的各个角落。面对庞大的干预场景、广泛多样的干预需求，运行干预系统成为提升干预效率、改善干预效果，达成干预目标的必选手段。
2、在运行干预系统时，首先要对干预场景中的被干预对象的行为状态(以下简称“行为”)及其周边的环境(以下简称“环境”)进行观测，其次将观测到的数据整理、保存成可供分析的记录，然后分析这些记录得到干预对策和执行要求(以下简称“干预指令”)，最后按照干预指令完成干预。
3、为此，在现有技术中往往会将提升干预系统的准确性作为优化改进的主要方向，这种优化通常需要进行大量的观测数据标注，并且在任务或环境发生变化时需要重新训练，为使得干预系统的运行更有效，往往针对特定的任务或领域场景(以下简称“场景”)中运行垂直领域干预系统，如语音识别、图像识别、知识问答或特定场景的专家系统等，这使得干预系统在新场景或未知场景中没有灵活性和适应性，在面对新的或变化的环境时干预表现不佳。
技术实现思路
1、1.发明要解决的技术问题
2、本发明的目的在于解决现有的干预系统在新场景或未知场景中没有灵活性和适应性，在面对新的或变化的环境时干预表现不佳的问题。
3、2.技术方案
4、为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：
5、本发明的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，包括
6、观测数据库，所述观测数据库用于收集存储观测数据；
7、记录知识库，所述记录知识库用于将观测数据库中存储的观测数据转化为行为记录的记录知识进行收集和存储；
8、与所述观测数据库、记录知识库通讯连接的记录多智能体，所述记录多智能体连接有分析多智能体和行为和状态记录数据库，所述分析多智能体连接有干预系统控制智能体和干预多智能体。
9、优选的，所述观测数据库通讯连接有环境观测装置和行为观测装置，所述环境观测装置用于获取环境观测数据并发送至观测数据库，所述行为观测装置用于获取行为观测数据并发送至观测数据库。
10、优选的，所述行为观测装置通讯连接有垂直领域行为分析模型并将行为观测数据发送至垂直领域行为分析模型，所述垂直领域行为分析模型通讯连接有垂直领域干预装置，所述垂直领域行为分析模型对特定的行为观测数据进行分析输出垂直领域观测数据给观测数据库或输出垂直领域干预指令给垂直领域干预装置。
11、优选的，所述观测数据库还用于将环境观测数据、行为观测数据、垂直领域观测数据和干预数据保存为关系型三元组结构，所述记录知识库对任意一个记录知识分解为数据描述和数据使用描述，并将数据描述向量化计算，保存为向量型三元组结构。
12、优选的，所述记录多智能体的工作流程为
13、步骤s81、所述记录多智能体接收分析多智能体的记录请求；
14、步骤s82、所述记录多智能体通过相似查询网络从记录知识库中通过指定内容的观测数据描述文本获得指定内容的观测数据查询说明文本，其结果作为聊天记录文本；
15、步骤s83、所述记录多智能体根据聊天记录文本通过相似查询网络从记录知识库中获得这些观测数据的观测数据查询说明文本，其结果作为特定的对象数组格式的引用内容文本；
16、步骤s84、所述记录多智能体将引用内容文本和带有变量的指定内容的提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型询问，获得json格式的观测查询指令；
17、步骤s85、所述记录多智能体将观测查询指令通过精确查询网络获得特定的对象数组格式的提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型询问，获得回复文本，即行为记录；
18、步骤s86、所述记录多智能体结合行为记录文本生成行为和状态记录数据库的写入指令，随后执行写入指令，将行为记录保存到行为和状态记录数据库中。
19、优选的，所述分析多智能体、干预多智能体、记录多智能体均连接有大语言模型，所述大语言模型接受分析多智能体或干预多智能体或记录多智能体提出的问题进行大语言模型计算生成回复文本，并将生成的回复文本发送给对应的提问题的分析多智能体或干预多智能体或记录多智能体。
20、优选的，所述干预多智能体按照指定的时间间隔生成一个指定内容的为记录请求文本或指定内容的状态记录请求文本，并将其作为状态问题发送给分析多智能体，所述干预多智能体连接有干预知识库，所述干预知识库可以对任意一个干预知识描述文本分解为干预动作描述文本和干预指令描述文本，并将干预动作描述文本计算成向量化数据，一起保存为向量型三元组结构({id,vector,metadata}，其中id表述的是对干预动作描述文本进行hash计算后获得的文本，vector表述的是干预动作描述文本计算成的向量化数据，metadata是一个特定的对象数组格式【[{q:“干预动作描述”；a:“干预指令描述”}】的文本)。
21、优选的，所述分析多智能体包括状态分析角色分析多智能体和行为分析角色分析多智能体，具体工作流程为
22、s41、状态分析角色分析多智能体在响应状态问题后首先将状态问题转化为一个特定的对象数组格式，其中请求来源的取值为文本“system”、“human”或“ai”中的一种，由干预多智能体提交的标注为“system”，由语音问询装置采集语音并通过语音识别模型生成状态问题的标注为“human”，其他标注为“ai”)的聊天记录文本，此外生成一个指定内容提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型询问，获得回复文本，即请求类型；
23、s42、状态分析角色分析多智能体从回复文本中提取出请求类型(状态分析、记录请求、行为分析)，将为记录请求类型的请求文本作为记录请求发送给记录多智能体，将为行为分析类型的请求文本作为分析请求发送给行为分析角色分析多智能体；
24、s43、状态分析角色分析多智能体对请求类型是状态分析的，将聊天记录文本和一个指定内容(区分是否需要要回答，如：“1.句子中内容需要回答的是状态答案；2.其他不需要回答的是分析请求”)的提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型询问，获得回复文本，即回答类型；
25、s44、状态分析角色分析多智能体从回复文本中提取出回答类型(状态答案类型、分析请求类型)，将为分析请求类型的请求文本作为分析请求发送给行为分析角色分析多智能体；
26、s45、状态分析角色分析多智能体对是状态答案类型的，根据聊天记录文本通过相似查询网络从行为和状态记录数据库中特定的对象数组格式([{q:“记录类型”；a:“记录描述文本”}]，其中记录类型的取值为文本“状态记录”或“行为记录”中的一种)数据作为引用内容文本，与状态问题一起合并成一个问题文本向大语言模型询问，获得回复文本，即状态答案；
27、s46、状态分析角色分析多智能体将状态答案通过语音生成模型产生语音，然后通过语音答复装置播放。
28、优选的，所述干预多智能体对干预装置名称通过相似查询网络从干预知识库中获得特定的对象数组格式([{q:干预动作描述；a:干预指令描述}]，其中干预指令描述是一个json格式文本)的文本和一个指定内容(根据指定的干预动作生成json指令)的提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型(llms)询问，获得回复文本，即干预指令；
29、干预多智能体将干预指令封装成物联网平台要求的api文本，并将这条api文本按照物联网平台的协议要求发送到物联网平台，所述物联网平台用于接收到干预指令后，根据指令中的参数驱动特定的干预装置(200)。
30、一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预方法，所述方法采用上述的系统，所述方法为
31、s1、通过专家评审或由行为及状态分析多智能体生成的干预技能指令收集行为分析知识、干预知识或干预技能知识，将知识数据存储至行为和状态记录数据库中；
32、s2、通过环境观测装置获得环境数据，通过行为观测装置获得行为数据，通过垂直领域行为分析对其他行为数据进行分析获得本垂直领域的行为数据，以及由分析多智能体生成干预决策同时生成的日志形式的干预数据，将环境数据、行为数据、干预数据存储至行为行为和状态记录数据库中；
33、s3、在分析多智能体中定义行为分析和状态分析两个角色；
34、s3-1、状态分析角色响应状态问题或已定义的状态触发条件，经过查询网络获得满足时间特征向量相似性阈值区间的一组行为记录和满足一个或多个向量特征相似性阈值区间的一组行为知识和干预知识数据，生成状态答案或状态数据，状态数据存入行为记录中或以日志形式的状态数据；
35、s3-2、行为分析角色用于响应干预请求或已定义的行为触发条件，经过查询网络获得满足时间特征向量相似性阈值区间的一组行为记录和满足一个或多个向量特征相似性阈值区间的一组行为知识和干预知识数据，生成干预对策、选择对应的干预提示词模版和干预技能知识由大语言模型生成干预技能指令和日志形式的干预数据。
36、3.有益效果
37、采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
38、本发明的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统及方法，包括观测数据库，观测数据库用于收集存储观测数据；记录知识库，记录知识库用于将观测数据库中存储的观测数据转化为行为记录的记录知识进行收集和存储；与所述观测数据库、记录知识库通讯连接的记录多智能体，记录多智能体连接有分析多智能体和行为和状态记录数据库，分析多智能体连接有干预系统控制智能体和干预多智能体。实现了单领域内多场景或多领域多场景组合情况下根据环境状况，行为状况作出执行一个或多个有效干预措施的系统。系统无需对特定场景进行特定场景数据训练，也无需针对特定场景对相关参数进行特定调整，只需要整理提取出行为分析知识和干预知识，以语音或其他媒体的方式导入知识库中，系统将根据知识自动运行。极大的推动干预系统在医疗健康、心理咨询、教育、计算机科学和人工智能、宠物饲养、实验观测等领域的应用发展，加速多领域融合研究，具有推动人工智能应用向通用人工智能应用的跨时代意义。
1.一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：包括观测数据库(300)，所述观测数据库(300)用于收集存储观测数据；
2.根据权利要求1所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述观测数据库(300)通讯连接有环境观测装置(110)和行为观测装置(120)，所述环境观测装置(110)用于获取环境观测数据并发送至观测数据库(300)，所述行为观测装置(120)用于获取行为观测数据并发送至观测数据库(300)。
3.根据权利要求2所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述行为观测装置(120)通讯连接有垂直领域行为分析模型(130)并将行为观测数据发送至垂直领域行为分析模型(130)，所述垂直领域行为分析模型(130)通讯连接有垂直领域干预装置(140)，所述垂直领域行为分析模型(130)对特定的行为观测数据进行分析输出垂直领域观测数据给观测数据库(300)或输出垂直领域干预指令给垂直领域干预装置(140)。
4.根据权利要求3所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述观测数据库(300)还用于将环境观测数据、行为观测数据、垂直领域观测数据和干预数据保存为关系型三元组结构，所述记录知识库(820)对任意一个记录知识分解为数据描述和数据使用描述，并将数据描述向量化计算，保存为向量型三元组结构。
5.根据权利要求1所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述记录多智能体(800)的工作流程为
6.根据权利要求1所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述分析多智能体(400)、干预多智能体(700)、记录多智能体(800)均连接有大语言模型(600)，所述大语言模型(600)接受分析多智能体(400)或干预多智能体(700)或记录多智能体(800)提出的问题进行大语言模型计算生成回复文本，并将生成的回复文本发送给对应的提问题的分析多智能体(400)或干预多智能体(700)或记录多智能体(800)。
7.根据权利要求6所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述干预多智能体(700)按照指定的时间间隔生成一个指定内容的为记录请求文本或指定内容的状态记录请求文本，并将其作为状态问题发送给分析多智能体(400)，所述干预多智能体(700)连接有干预知识库(710)，所述干预知识库(710)可以对任意一个干预知识描述文本分解为干预动作描述文本和干预指令描述文本，并将干预动作描述文本计算成向量化数据，一起保存为向量型三元组结构({id,vector,metadata}，其中id表述的是对干预动作描述文本进行hash计算后获得的文本，vector表述的是干预动作描述文本计算成的向量化数据，metadata是一个特定的对象数组格式【[{q:“干预动作描述”；a:“干预指令描述”}】的文本)。
8.根据权利要求7所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述分析多智能体(400)包括状态分析角色分析多智能体和行为分析角色分析多智能体，具体工作流程为
9.根据权利要求8所述的一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预系统，其特征在于：所述干预多智能体(700)对干预装置(200)名称通过相似查询网络从干预知识库中获得特定的对象数组格式([{q:干预动作描述；a:干预指令描述}]，其中干预指令描述是一个json格式文本)的文本和一个指定内容(根据指定的干预动作生成json指令)的提示词文本，合并成一个问题文本向大语言模型(600)询问，获得回复文本，即干预指令；
10.一种大语言模型与行为分析相结合的行为干预方法，其特征在于：所述方法采用权利要求1-9任一项所述的系统，所述方法为
