AI 个性化实现

核心思路

通过以下机制为每个用户构建专属的 AI 伴侣体验:

• 用户画像 (User Profile)：记录用户的偏好、个性、兴趣、对话风格等信息.
• 个性化提示词 (Prompt Engineering)：将用户画像嵌入 Prompt,以影响模型的回应风格.
• 对话记忆 (Memory System)：在多轮对话中维护上下文,确保个性化持续生效.
• 情感分析 (Sentiment Analysis)：分析用户情绪,动态调整对话风格.

1. 为每个用户维护一份 用户画像 (Profile) 和 对话历史 (History)

2. Prompt Engineering (个性化提示词) 通过在 Prompt 中注入个性化信息,引导 LLM 输出更符合用户喜好的内容.

   const prompt = `
   你是 ${userProfile.name} 的 AI 伴侣.${userProfile.name} 喜欢 ${userProfile.preferences.topics.join('、')},
   请使用 ${userProfile.preferences.tone} 的语气进行对话.
   
   ${conversationHistory.map((msg) => `${msg.role}: ${msg.content}`).join('\n')}
   User: ${message}
   Assistant:
   `;
   

3. TTS (文本转语音) 实现个性化语音

4. 个性化优化 (推荐)

   • 话题偏好模型 (Topic Preference Model) 引入 NLP 模型分析用户感兴趣的主题,优先输出相关话题.
   • 情感识别 (Sentiment Analysis) 分析用户对话情绪,动态调整 AI 的应答风格(温暖、幽默、积极等).
   • 冷启动策略 新用户可基于通用问卷快速生成用户画像,以加速个性化体验.