充电场站管理系统智能问答方法、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开一种充电场站管理系统智能问答方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取用户输入的充电问题；基于Agent‑RAG融合架构的Agent确定用户输入的充电问题的任务属性；根据充电问题的任务属性，基于Agent‑RAG融合架构的RAG和强化学习微调推理大模型生成与充电问题的任务属性匹配的充电问题答案；将生成的充电问题答案传递给用户。从而通过采用Agent‑RAG融合架构处理用户输入的不同复杂度的充电问题，并结合强化学习微调推理大模型生成充电问题答案，传递给用户，实现高质量的自动化问答服务，无须人工服务，可以显著地降低充电场站的运营成本，提高充电场站的经济效益。

【技术实现步骤摘要】

【】本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种充电场站管理系统智能问答方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

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技术介绍

1、随着电动汽车产业的爆发式增长，电动汽车的充电服务已成为新能源交通生态中的核心环节。

2、用户在充电过程中会遇到多种多样的问题，例如从充电设备故障到计费疑问，从充电站点查询到充电政策咨询等等，这些需求的多样性和专业性对客服系统提出了极高挑战。

3、目前，充电场站的客服系统依然采用传统人工客服模式，这种传统人工客服模式在面对日益庞大的用户群体，显露出诸多痛点，例如响应速度慢、服务质量不稳定、难以实现全天候支持，且提高充电场站的运营成本，降低了充电场站整体的经济效益。

技术实现思路

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技术实现思路

1、本专利技术实施例旨在提供一种充电场站管理系统智能问答方法、电子设备及存储介质，旨在解决目前充电场站采用传统人工客服模式造成响应速度慢、服务质量不稳定、难以实现全天候支持，且提高充电场站的运营成本的问题。

2、为解决上述技术问题，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述充电问题的任务属性由Agent依据充电问题的复杂度划分为基础信息查询类任务、复杂决策支持类任务和分析计算类任务。

3.根据权利要求2所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述Agent-RAG融合架构中，RAG通过检索RAG知识库，提供实时数据支持Agent的决策，其中，所述RAG知识库的数据分为结构化数据和非结构化数据两大类，所述结构化数据包括充电桩设备规格数据和定价规则数据，所述非结构化数据包括用户反馈、技术文档、法规政策和...

【技术特征摘要】

1.一种充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述充电问题的任务属性由agent依据充电问题的复杂度划分为基础信息查询类任务、复杂决策支持类任务和分析计算类任务。

3.根据权利要求2所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述agent-rag融合架构中，rag通过检索rag知识库，提供实时数据支持agent的决策，其中，所述rag知识库的数据分为结构化数据和非结构化数据两大类，所述结构化数据包括充电桩设备规格数据和定价规则数据，所述非结构化数据包括用户反馈、技术文档、法规政策和市场趋势分析。

4.根据权利要求3所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述非结构化数据采用层级存储结构配合树索引方式进行管理，包括：所述非结构化数据采用三级分类体系，并在所述rag数据库中设计一个数据层级表来存储数据的层级关系，并采用k-d树来建立树索引机制。

5.根据权利要求3所述的充电场站管理系统智能问答方法，其特征在于，所述根据所述充电问题的任务属性，基于agent-rag融合架构的rag和强化学习微调推理大模型生成与充电问题的任务属性匹配的充电问题答案，包括：

6.根据权利要求3所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：易岸霖，
申请(专利权)人：深圳市道通合创数字能源有限公司，
类型：发明
国别省市：