SAGE：用于在线咨询的策略感知图增强生成框架

有效的心理健康咨询是一个复杂的、理论驱动的过程，需要同时整合心理框架、实时求救信号和战略干预计划。这种水平的临床推理对于安全性和治疗效果至关重要，但在通用 大语言模型 (LLM) 中经常缺失。我们推出了 SAGE（策略感知图增强），这是一种新颖的框架，旨在弥合结构化临床知识和生成人工智能之间的差距。 SAGE 构建了一个异构图，将会话动态与心理基础层统一起来，明确地将交互锚定在理论驱动的词典中。我们的架构首先采用下一个策略分类器来确定最佳的治疗干预。随后，图形感知注意力机制将图形衍生的结构信号投射到软提示中，调节 LLM 以生成保持临床深度的响应。通过自动化指标和专家人工评估的验证，SAGE 在策略预测和建议响应质量方面优于基线。通过提供可行的干预建议，SAGE 成为一种尖端的决策支持工具，旨在增强人类在高风险危机咨询方面的专业知识。