基于大语言模型的 MyBuddy 人形机器人对话式人工智能知识助手

人形机器人越来越受欢迎，并为以人为中心的应用而开发，但它们提供智能对话和自然交互式知识帮助的能力仍然受到传统基于规则的对话系统、预定义响应和有限知识库的限制。大语言模型 (LLM) 已成为实现自然、自适应和上下文感知的人机交互 (HRI) 的强大基础，它通过使机器人能够理解自然语音语言、推理复杂的查询、维持高质量的对话上下文并生成知识丰富的响应，为解决这些限制提供了重要的机会。在这项工作中，我们最初为 Raspberry-Pi 驱动的 13 轴 MyBuddy 人形机器人提出并实现了一个基于大语言模型的多功能对话式人工智能知识助手，它将大语言模型驱动的语言理解和人工智能推理与实时语音识别、通过可扩展访问互联网引擎（例如维基百科、arXiv）进行知识检索、灵活的对话管理和自然语音合成相结合，以实现更智能的多轮连续对话和先进的情感支持人类机器人互动。