【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于即时通信，尤其涉及一种基于大语言模型的智能客服系统及客服方法。
技术介绍
1、随着互联网的飞速发展，人们服务意识的提高，网络客服已经普及到各行各业，深入到日常商业服务的各个环节。
2、目前有两种比较常见的智能客服系统，分别为基于相似度实现的客服系统和基于知识图谱实现的客服系统。这两种客服系统的核心构思为：(1)找到与用户问题最相关联的数据；(2)根据返回的查询数据与用户问题进行理解和推理得出最终答案。上述两种客服系统均完成了第一步，第二步由传统的nlp技术对数据进行“理解→推理→答案生成”。知识图谱在一定程度上更易于传统的nlp模型理解。但是传统nlp模型对用户问题“理解→推理→答案生成”功能不够强大，且上下文理解能力较弱，不会对用户反馈进行模型的调整优化。
3、可见，传统nlp模型对用户问题在理解、推理以及答案生成方面效果不佳的问题亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术针对传统nlp模型对用户问题在理解、推理以及答案生成方面效果不佳的技术问题，提出一种基于大语言模型的智能客服系统及客服方法，该客服系统通过引入大语言模型，以加强客服问答中的语言理解、逻辑推理和上下文聊天功能，进一步增强其在客服问答领域的应用潜力。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于大语言模型的智能客服系统，包括：
4、顾客客户端，适于用户输入与查询相关问题；
5、消息交互单元，适于接收来自所述顾客客
6、应答消息生成单元，适于识别所述消息交互单元所接收到的用户问题的内容，并对所述用户问题向量化，通过查询向量数据库，返回topk数据，再利用大语言模型对所述topk数据进行理解、推理与总结，从而返回所述应答消息，以回答用户问题；
7、数据存储单元，其为存储有若干数据集的向量数据库。
8、在一实施方式中，所述若干数据集是经过向量化处理后的数据集。
9、在一实施方式中，所述若干数据集是由产品资料、人工客服问答记录以及人工标注问答组成的数据集。
10、在一实施方式中，所述topk数据是返回按照相似度排序k个数据。
11、在一实施方式中，利用所述大语言模型对所述topk数据进行理解、推理与总结，返回应答消息前，预先设置该产品客服的prompt，再输入所述用户问题，所述大语言模型根据所述topk数据进行理解、推理与总结后，从而返回所述应答消息，以回答用户问题。
12、一种客服方法，利用上述任一实施方式所述的基于大语言模型的智能客服系统进行。
13、在一实施方式中，该客服方法包括以下步骤：
14、当消息交互单元接收到来自所述顾客客户端的用户问题时，应答消息生成单元识别所述用户问题的内容，对所述用户问题向量化处理；
15、通过查询向量数据库，返回topk数据；
16、预先设置该产品客服的prompt，再输入所述用户问题，所述大语言模型根据所述topk数据进行理解、推理与总结后，从而返回所述应答消息，以回答用户问题，并向所述顾客客户端发送。
17、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
18、1、本专利技术提出一种基于大语言模型的智能客服系统，该系统通过引入大语言模型，以加强客服问答中的语言理解、逻辑推理和上下文聊天功能，从而可以更加迅速地给出更加令顾客满意的应答，同时大语言模型的多模态能力，涵盖文本、图像、语音等多种输入类型的理解，进一步增强其在客服问答领域的应用潜力；此外，大语言模型还能够根据用户对问题回答的反馈进行优化和调整，以不断提升服务质量。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述若干数据集是经过向量化处理后的数据集。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述若干数据集是由产品资料、人工客服问答记录以及人工标注问答组成的数据集。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述TopK数据是返回按照相似度排序K个数据。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，利用所述大语言模型对所述TopK数据进行理解、推理与总结，返回应答消息前，预先设置该产品客服的prompt，再输入所述用户问题，所述大语言模型根据所述TopK数据进行理解、推理与总结后，从而返回所述应答消息，以回答用户问题。
6.一种客服方法，其特征在于，利用如权利要求1～5中任一项所述的基于大语言模型的智能客服系统进行。
7.根据权利要求6所述的客服方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述若干数据集是经过向量化处理后的数据集。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述若干数据集是由产品资料、人工客服问答记录以及人工标注问答组成的数据集。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的智能客服系统，其特征在于，所述topk数据是返回按照相似度排序k个数据。
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【专利技术属性】
技术研发人员：耿明博，李凡平，石柱国，
申请(专利权)人：以萨技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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