Psy-Copilot: Visual Chain of Thought for Counseling

📄 arXiv: 2503.03645v1 📥 PDF

作者: Keqi Chen, Zekai Sun, Huijun Lian, Yingming Gao, Ya Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-05

💡 一句话要点

提出Psy-Copilot，利用视觉化CoT辅助心理咨询，提升LLM可解释性

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

关键词: 心理咨询 大型语言模型 可解释性AI 视觉化推理 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有LLM在心理咨询应用中缺乏透明度，治疗师难以理解模型的决策过程。
  2. Psy-Copilot通过构建Psy-COT图，可视化LLM的推理过程，提供可追溯的心理信息。
  3. 该系统旨在辅助而非取代心理治疗师，促进人机协作，提升心理咨询效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在心理咨询领域日益普及。然而，当人类治疗师在治疗过程中与LLMs合作时，很难理解模型给出答案的依据。为了解决这个问题，我们构建了Psy-COT，一个旨在可视化LLMs在治疗过程中思考过程的图。Psy-COT图呈现了半结构化的咨询对话，以及逐步的注释，捕捉了治疗师的推理和见解。此外，我们开发了Psy-Copilot，一个旨在辅助人类心理治疗师进行咨询的对话式AI助手。它可以基于检索提供可追溯的心理信息，包括回复候选、相似的对话会话、相关的策略以及结果的可视化追踪。我们还构建了一个用于AI辅助咨询的交互式平台，其界面显示了检索子图的相关部分。Psy-Copilot的设计目的不是取代心理治疗师，而是促进AI和人类治疗师之间的协作，从而促进心理健康发展。我们的代码和演示都是开源的，可供使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在心理咨询应用中缺乏可解释性的问题。当心理治疗师与LLMs合作时，难以理解模型生成回复的原因和依据，这限制了治疗师对模型的信任和有效利用。现有方法通常是黑盒式的，无法提供模型推理过程的详细信息。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为Psy-COT（Psychological Chain of Thought）的图结构，用于可视化LLMs在心理咨询过程中的推理过程。通过将对话分解为一系列步骤，并对每个步骤进行注释，Psy-COT图能够清晰地展示模型的思考路径，从而提高模型的可解释性。

技术框架：Psy-Copilot系统包含以下主要模块：1) Psy-COT图构建模块，负责从咨询对话中提取信息，并构建可视化推理图；2) 信息检索模块，用于检索相关的对话会话和心理咨询策略；3) 对话生成模块，基于检索到的信息生成回复候选；4) 交互式平台，提供用户界面，展示Psy-COT图和检索结果，方便治疗师进行分析和决策。整体流程是：用户输入，系统检索相关信息，构建Psy-COT图，生成回复候选，用户选择或修改，系统输出。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Psy-COT图，这是一种专门为心理咨询场景设计的可视化推理方法。与传统的Chain of Thought方法相比，Psy-COT图更加关注心理咨询的特点，例如情感分析、共情理解和策略选择。此外，Psy-Copilot系统将Psy-COT图与信息检索和对话生成相结合，提供了一个完整的AI辅助心理咨询解决方案。

关键设计：Psy-COT图的关键设计包括：1) 节点表示：每个节点表示对话中的一个步骤，例如用户提问、模型思考、模型回复；2) 边表示：边表示步骤之间的关系，例如因果关系、推理关系；3) 节点注释：每个节点包含详细的注释，例如情感分析结果、共情程度、策略选择依据。信息检索模块使用向量数据库存储对话会话和心理咨询策略，并使用相似度搜索算法检索相关信息。对话生成模块使用预训练的语言模型，并结合检索到的信息生成回复候选。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了Psy-COT图，并开发了Psy-Copilot系统，提供了一个AI辅助心理咨询的交互式平台。通过可视化LLM的推理过程，Psy-Copilot提高了模型的可解释性，并促进了人机协作。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但该研究为心理咨询领域的AI应用提供了一个新的思路和方法。

🎯 应用场景

Psy-Copilot可应用于心理咨询机构、在线心理健康平台和心理健康教育领域。它可以辅助心理治疗师进行咨询，提高咨询效率和质量。此外，Psy-Copilot还可以用于心理健康教育，帮助人们更好地了解心理健康知识和应对心理问题。未来，该研究可以扩展到其他需要可解释AI的领域，例如医疗诊断和法律咨询。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are becoming increasingly popular in the field of psychological counseling. However, when human therapists work with LLMs in therapy sessions, it is hard to understand how the model gives the answers. To address this, we have constructed Psy-COT, a graph designed to visualize the thought processes of LLMs during therapy sessions. The Psy-COT graph presents semi-structured counseling conversations alongside step-by-step annotations that capture the reasoning and insights of therapists. Moreover, we have developed Psy-Copilot, which is a conversational AI assistant designed to assist human psychological therapists in their consultations. It can offer traceable psycho-information based on retrieval, including response candidates, similar dialogue sessions, related strategies, and visual traces of results. We have also built an interactive platform for AI-assisted counseling. It has an interface that displays the relevant parts of the retrieval sub-graph. The Psy-Copilot is designed not to replace psychotherapists but to foster collaboration between AI and human therapists, thereby promoting mental health development. Our code and demo are both open-sourced and available for use.