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抽象开发的特定于域的对话剂（CAS）受到对广泛针对域数据的需求的挑战。大型语言模型（LLMS）的最新进展使它们成为知识骨干的可行选择。llms的行为，指示他们以零拍的方式执行下游任务（即没有培训）。为此，我们将结构知识纳入了提示中，并使用了提示LLM的原型域特异性CAS。我们在特定领域的纺织循环中演示了一个案例研究 - 纺织机器人，我们介绍了纺织机器人的设计，开发和评估。特别是，我们进行了一项面对面的用户研究（n = 30），其中包含免费的聊天和信息收集任务，并带有纺织机器人，以收集互动中的见解。我们分析了人类 - 代理人的相互作用，结合了定量和定性方法。我们的结果表明，参与者从事多转向对话，他们对三种变异剂和相互作用的看法各不相同，这表明了我们迅速的LLM方法的有效性。我们讨论了这些相互作用的动态及其对设计基于语音的CAS的影响。
LLM介导的特定域的语音代理
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