向量数据库 依托 embedding 技术与 LLM,结合 知识库 与 自然语言处理 能力,构建剧本创作辅助体系,实现剧情灵感推荐与角色塑造优化。

剧本创作数据的 embedding 生成逻辑

创作数据的向量化需捕捉剧情与角色特征:

· 剧情片段 embedding:自然语言处理 提取剧本情节的语义特征,关联故事类型;

· 角色形象 embedding:将人物性格、经历转为特征向量,辅助角色塑造;

· 经典桥段 embedding:BGE 模型处理经典影视片段文本,提取桥段模式语义。某影视公司采用该策略,使 embedding 剧情匹配准确率提升 36%。

向量数据库的剧本创作索引优化

向量数据库 针对创作场景设计:

· 题材类型索引:基于 embedding 中的题材特征建立倒排索引,区分喜剧、悬疑等类型;

· 角色关联索引:关联角色与剧情 embedding,推荐适配情节;

· 冲突类型索引:标记矛盾冲突的 embedding 特征,提供剧情张力建议。某创作平台借此将灵感推荐延迟控制在 120ms 内。

LLM 与知识库的协同创作

在 “LLM +知识库” 流程中:

1. 创作需求经 自然语言处理 生成 embedding;

1. 向量数据库 从知识库 召回相关桥段 embedding 及参考内容;

1. LLM 整合结果生成剧本片段。该系统使某团队的创作效率提升 25%。