Enhancing Smart Environments with Context-Aware Chatbots using Large Language Models

📄 arXiv: 2502.14469v1 📥 PDF

作者: Aurora Polo-Rodríguez, Laura Fiorini, Erika Rovini, Filippo Cavallo, Javier Medina-Quero

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SI

发布日期: 2025-02-20

备注: 11 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出一种基于大语言模型的上下文感知聊天机器人，增强智能环境用户体验

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文感知 大型语言模型 智能环境 聊天机器人 人类活动识别 用户体验 个性化推荐

📋 核心要点

  1. 现有智能家居聊天机器人缺乏对用户实时上下文的感知，导致交互不够个性化和有效。
  2. 提出一种基于LLM的上下文感知聊天机器人架构，融合用户位置、传感器数据和人类活动识别信息。
  3. 案例研究表明，该架构能够根据用户实时活动和环境提供个性化交互，提升用户体验。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的架构，用于在智能环境中实现上下文感知的交互，利用大型语言模型（LLM）来增强用户体验。该系统集成了通过UWB标签获得的用户位置数据和配备传感器的智能家居，以及实时的人类活动识别（HAR），从而全面了解用户上下文。然后，这些上下文信息被输入到由LLM驱动的聊天机器人，使其能够根据用户当前的活动和环境生成个性化的交互和推荐。这种方法超越了传统的静态聊天机器人交互，通过动态适应用户的实时情况。来自真实世界数据集的案例研究证明了所提出的架构的可行性和有效性，展示了其在智能家居中创建更直观和有用的交互的潜力。结果突出了将LLM与实时活动和位置数据集成以提供个性化和上下文相关的用户体验的显著好处。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能家居环境中的聊天机器人通常是静态的，无法根据用户的实时活动和环境提供个性化的服务。它们缺乏对用户上下文的感知，导致交互体验不够自然和高效。因此，需要一种能够理解用户当前状态并提供相应服务的智能交互系统。

核心思路：本文的核心思路是将大型语言模型（LLM）与智能环境中的传感器数据和人类活动识别（HAR）技术相结合，构建一个上下文感知的聊天机器人。通过实时获取用户的活动和位置信息，并将其作为LLM的输入，使聊天机器人能够理解用户的意图并提供个性化的建议和服务。

技术框架：该架构包含以下主要模块：1) 用户位置感知模块，利用UWB标签获取用户在智能环境中的位置信息；2) 传感器数据采集模块，收集智能家居中各种传感器（如温度、湿度、光照等）的数据；3) 人类活动识别（HAR）模块，通过分析传感器数据识别用户的活动状态；4) 上下文融合模块，将位置信息、传感器数据和活动状态进行融合，形成对用户上下文的全面理解；5) LLM驱动的聊天机器人，接收上下文信息作为输入，生成个性化的交互和推荐。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM与实时上下文信息相结合，使聊天机器人能够动态适应用户的当前状态。与传统的静态聊天机器人相比，该方法能够提供更加个性化、智能化的交互体验。此外，该系统集成了多种传感器数据和HAR技术，从而更全面地理解用户上下文。

关键设计：具体的技术细节包括：UWB标签的部署和定位算法的选择，传感器数据的预处理和特征提取方法，HAR模型的训练和优化，以及LLM的prompt设计和微调策略。此外，上下文融合模块需要设计合适的算法来整合不同来源的信息，并确保信息的准确性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文通过真实世界数据集的案例研究，验证了所提出的上下文感知聊天机器人架构的可行性和有效性。实验结果表明，该系统能够根据用户的实时活动和环境提供个性化的交互和推荐，显著提升用户体验。具体的性能数据和对比基线（如传统静态聊天机器人）的提升幅度在论文中进行了详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、养老院、医院等多种场景，为用户提供个性化的服务和支持。例如，在智能家居中，聊天机器人可以根据用户的活动状态自动调节灯光、温度等设备，或者提供健康建议和提醒。在养老院或医院中，可以帮助老年人或病人进行日常活动管理、用药提醒等，提高生活质量和安全性。

📄 摘要（原文）

This work presents a novel architecture for context-aware interactions within smart environments, leveraging Large Language Models (LLMs) to enhance user experiences. Our system integrates user location data obtained through UWB tags and sensor-equipped smart homes with real-time human activity recognition (HAR) to provide a comprehensive understanding of user context. This contextual information is then fed to an LLM-powered chatbot, enabling it to generate personalised interactions and recommendations based on the user's current activity and environment. This approach moves beyond traditional static chatbot interactions by dynamically adapting to the user's real-time situation. A case study conducted from a real-world dataset demonstrates the feasibility and effectiveness of our proposed architecture, showcasing its potential to create more intuitive and helpful interactions within smart homes. The results highlight the significant benefits of integrating LLM with real-time activity and location data to deliver personalised and contextually relevant user experiences.