【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识库管理，具体涉及基于知识大模型的服务知识库管理系统及方法。
技术介绍
1、基于知识大模型的服务知识库管理是指利用大规模语言模型对服务知识库进行智能化管理。这种技术通过深度学习和自然语言处理，对大量的文本数据进行训练，能够理解和生成自然语言文本，从而在服务知识库中实现信息的自动分类、组织和检索，提高服务效率和准确性。
2、在实际应用中，基于知识大模型的服务知识库管理可以广泛应用于客户服务、技术支持、在线教育等领域。例如，在客户服务中，知识大模型可以自动回答用户的常见问题，并根据用户的问题推荐相关的帮助文档或教程，极大地提高了响应速度和服务质量。在技术支持领域，知识大模型可以帮助技术人员快速定位问题并提供解决方案，减少故障处理时间，提高用户满意度。
3、现有技术存在以下不足之处：
4、现有技术中，企业依赖知识大模型来提供自动化的客户服务和支持，减少对人工客服的依赖，提高响应速度和服务质量。然而，这种依赖也意味着一旦知识库系统出现问题，会导致客户服务无法正常进行。例如，技术故障或系统停机会...
【技术保护点】
1.基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：通过决策树算法对知识库系统在不同时刻的运行状态数据进行特征提取，识别出与知识库系统健康状态相关的性能指标，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：根据固定时间段内知识库命中率的异常变化情况生成知识库命中率异常指数，则知识库命中率异常指数的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：根据知识库更新频率波动状态生成知...
【技术特征摘要】
1.基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：通过决策树算法对知识库系统在不同时刻的运行状态数据进行特征提取，识别出与知识库系统健康状态相关的性能指标，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：根据固定时间段内知识库命中率的异常变化情况生成知识库命中率异常指数，则知识库命中率异常指数的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：根据知识库更新频率波动状态生成知识库更新频率波动指数，则知识库更新频率波动指数的获取方法为：
5.根据权利要求4所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：将知识库命中率异常指数和知识库更新频率波动指数转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测知识库系统的运行稳定性值标签为预测目标，以最小化对所有知识库系统的运行稳定性值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定知识库系统的运行稳定性值。
6.根据权利要求5所述的基于知识大模型的服务知识库管理方法，其特征在于：将获取到的知识库系统的运行稳定性值与预先设置的运行稳定性值参考阈值进行比较，若知识库系统的运行稳定性值小于预先设...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈扬，冯蕾，廖景行，杨景娜，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：
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