一种交互式客服方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种交互式客服方法及系统，方法包括：接收用户提交的会话；将接收的会话发送至一大型语言模型，并接收大型语言模型反馈的针对会话提取过滤得到的关键词；根据大型语言模型反馈的关键词进行搜索，得到搜索结果；根据搜索结果生成针对会话的人性化提示词；将人性化提示词发送至大型语言模型，接收大型语言模型针对会话和人性化提示词反馈的个性化回复，并将针对会话生成的个性化回复反馈给用户

【技术实现步骤摘要】
一种交互式客服方法及系统


[0001]本专利技术涉及客服
，尤其涉及一种交互式客服方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着科技的不断发展，机器人客服在用户服务领域得到了广泛应用
。
机器人客服系统是一种利用人工智能技术和自然语言处理技术开发的客服解决方案
。
它可以通过聊天界面与用户进行实时交互，提供自动化的问题解答和服务支持
。
[0003]然而，传统的机器人客服系统通常只能提供基本的信息查询和简单问题解答，对于复杂的问题和情境理解能力有限，导致用户在与机器人客服进行交互时可能会遇到困惑和不满
。
因此，在实际应用中，机器人客服系统通常需要与人工客服相结合，通过人机协作的方式实现客服服务，但这种方式对于人工客服服务人员的经验和判断力有一定的要求，且人工介入的方式也降低了问题解决的实时性
。

技术实现思路

[0004]为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种交互式客服方法及系统
。
[0005]本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
[0006]一种交互式客服方法，应用于一机器人客服系统，所述方法包括：
[0007]接收用户提交的会话；
[0008]将接收的所述会话发送至一大型语言模型，并接收所述大型语言模型反馈的针对所述会话提取过滤得到的关键词；
[0009]根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果；
[0010]根据所述搜索结果生成针对所述会话的人性化提示词；
[0011]将所述人性化提示词发送至所述大型语言模型，接收所述大型语言模型针对所述会话和所述人性化提示词反馈的个性化回复，并将针对所述会话生成的所述个性化回复反馈给所述用户
。
[0012]优选地，所述根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果包括：基于搜索索引法根据所述关键词搜索与所述会话相关的所述搜索结果
。
[0013]优选地，所述根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果包括：基于一深度学习搜索模型根据所述关键词搜索与所述会话相关的所述搜索结果
。
[0014]优选地，所述深度学习搜索模型为
BERT
‑
T5
深度学习搜索模型
。
[0015]优选地，所述大型语言模型用于对所述会话进行处理，提取过滤得到所述关键词，所述关键词采用以下方法提取过滤得到：
[0016]计算词频和逆文档频率，确定所述会话中每个词的重要程度，根据重要程度提取过滤出所述关键词；和
/
或
[0017]统计所述会话中每个词的词频，根据统计的所述词频提取过滤出所述关键词；和
/
或
[0018]对所述会话进行文本分类，将所述会话划分到不同的类别中，从所述类别对应的关键词中确定与所述会话相关的关键词；和
/
或
[0019]将所述会话中的词转换为向量表示，计算词之间的相似度或距离，根据所述相似度或距离提取过滤出所述关键词
。
[0020]优选地，所述大型语言模型针对所述会话和所述人性化提示词反馈的所述个性化回复采用以下方法实现：
[0021]对与所述会话相关的上下文信息进行上下文编码，得到编码向量，根据所述向量生成所述个性化回复；和
/
或
[0022]采用上下文注意力机制对与所述会话相关的上下文信息进行加权；和
/
或
[0023]对与所述会话相关的上下文信息进行分析，识别出所述用户的意图，根据所述意图生成所述个性化回复；和
/
或
[0024]对与所述会话相关的上下文信息进行分析，识别出所述用户的情感状态，根据所述情感状态生成所述个性化回复
。
[0025]本专利技术还提供一种交互式客服方法，应用于一大型语言模型，所述大型语言模型对接一机器人客服系统，所述机器人客服系统用于接收用户提交的会话；所述方法包括：
[0026]接收所述机器人客服系统发送的所述会话；
[0027]对所述会话进行处理，提取出关键词并进行过滤，并将提取过滤的所述关键词发送至所述机器人客服系统；所述机器人客服系统根据所述关键词进行搜索，根据搜索结果生成针对所述会话的人性化提示词；
[0028]接收所述机器人客服系统发送的所述人性化提示词；
[0029]针对所述会话和所述人性化提示词生成一个性化回复，并将生成的所述个性化回复反馈给所述机器人客服系统；所述机器人客服系统将所述个性化回复反馈给所述用户
。
[0030]优选地，所述对所述会话进行处理，提取出关键词并进行过滤采用以下技术实现：
[0031]计算词频和逆文档频率，确定所述会话中每个词的重要程度，根据重要程度提取过滤出所述关键词；和
/
或
[0032]统计所述会话中每个词的词频，根据统计的所述词频提取过滤出所述关键词；和
/
或
[0033]对所述会话进行文本分类，将所述会话划分到不同的类别中，从所述类别对应的关键词中确定与所述会话相关的关键词；和
/
或
[0034]将所述会话中的词转换为向量表示，计算词之间的相似度或距离，根据所述相似度或距离提取过滤出所述关键词
。
[0035]本专利技术还提供一种交互式客服系统，应用于一机器人客服系统，所述系统包括：
[0036]一第一交互模块，用于接收用户提交的会话；
[0037]一第二交互模块，连接所述第一交互模块，所述第二交互模块还对接一大型语言模型，用于将所述第一交互模块接收的所述会话发送至所述大型语言模型，并接收所述大型语言模型反馈的针对所述会话提取过滤得到的关键词；
[0038]一搜索模块，连接所述第二交互模块，用于根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果；
[0039]一提示词生成模块，分别连接所述搜索模块和所述第二交互模块，用于根据所述
搜索结果生成针对所述会话的人性化提示词；
[0040]所述第二交互模块还用于将所述人性化提示词发送至所述大型语言模型，接收所述大型语言模型针对所述会话和所述人性化提示词反馈的个性化回复，并将针对所述会话生成的所述个性化回复通过所述第一交互模块反馈给所述用户
。
[0041]本专利技术还提供一种交互式客服系统，应用于一大型语言模型，所述系统包括：
[0042]一第三交互模块，所述第三交互模块对接一机器人客服系统，所述机器人客服系统用于接收用户提交的会话，所述第三交互模块用于接收所述机器人客服系统发送的所述会话；
[0043]一关键词提取模块，连接所述第三交互模块，用于对所述会话进行处理，提取出关键词并进行过滤，并将提取过滤的所述关键词通过所述第三交互模块发送至所述机器人客本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种交互式客服方法，其特征在于，应用于一机器人客服系统，所述方法包括：接收用户提交的会话；将接收的所述会话发送至一大型语言模型，并接收所述大型语言模型反馈的针对所述会话提取过滤得到的关键词；根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果；根据所述搜索结果生成针对所述会话的人性化提示词；将所述人性化提示词发送至所述大型语言模型，接收所述大型语言模型针对所述会话和所述人性化提示词反馈的个性化回复，并将针对所述会话生成的所述个性化回复反馈给所述用户
。2.
根据权利要求1所述的交互式客服方法，其特征在于，所述根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果包括：基于搜索索引法根据所述关键词搜索与所述会话相关的所述搜索结果
。3.
根据权利要求1所述的交互式客服方法，其特征在于，所述根据所述大型语言模型反馈的所述关键词进行搜索，得到搜索结果包括：基于一深度学习搜索模型根据所述关键词搜索与所述会话相关的所述搜索结果
。4.
根据权利要求3所述的交互式客服方法，其特征在于，所述深度学习搜索模型为
BERT
‑
T5
深度学习搜索模型
。5.
根据权利要求1所述的交互式客服方法，其特征在于，所述大型语言模型用于对所述会话进行处理，提取过滤得到所述关键词，所述关键词采用以下方法提取过滤得到：计算词频和逆文档频率，确定所述会话中每个词的重要程度，根据重要程度提取过滤出所述关键词；和
/
或统计所述会话中每个词的词频，根据统计的所述词频提取过滤出所述关键词；和
/
或对所述会话进行文本分类，将所述会话划分到不同的类别中，从所述类别对应的关键词中确定与所述会话相关的关键词；和
/
或将所述会话中的词转换为向量表示，计算词之间的相似度或距离，根据所述相似度或距离提取过滤出所述关键词
。6.
根据权利要求1所述的交互式客服方法，其特征在于，所述大型语言模型针对所述会话和所述人性化提示词反馈的所述个性化回复采用以下方法实现：对与所述会话相关的上下文信息进行上下文编码，得到编码向量，根据所述向量生成所述个性化回复；和
/
或采用上下文注意力机制对与所述会话相关的上下文信息进行加权；和
/
或对与所述会话相关的上下文信息进行分析，识别出所述用户的意图，根据所述意图生成所述个性化回复；和
/
或对与所述会话相关的上下文信息进行分析，识别出所述用户的情感状态，根据所述情感状态生成所述个性化回复
。7.
一种交互式客服方法，其特征在于，应用于一大型语言模型，所述大型语言模型对接一机器人客服系统，所述机器人客服系统用于接收用户提交的会话；所述方法包括：接收所述机器人客服系统发送的所述会话...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄孟钦，
申请(专利权)人：成都温江暖欣门诊部有限公司，
类型：发明
国别省市：