电商智能客服知识检索方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术属于人工智能技术领域，涉及一种电商智能客服知识检索方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：1)将用户输入的问题封装到系统提示信息中，由推理大模型生成回复结果并判断是否存在有检索意图的特殊标记符，若存在，则提取检索问题；2)基于检索问题，调用商品检索系统获取外部商品知识，并封装成特殊标记符；3)将回复结果和特殊标记符封装到系统提示信息中并由推理大模型再次生成回复结果；4)判断再次生成的回复结果中是否存在有检索意图的特殊标记符或有回复答案的特殊标记符，以确定是返回步骤2)还是提取回复答案。其通过多步推理方式进行迭代式检索，能够获取更全面、更深入的商品知识来回答用户的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能，涉及一种知识检索方法、系统、设备及存储介质，尤其是一种电商智能客服知识检索方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、在电商智能客服领域，随着大语言模型技术的逐步成熟，生成式电商智能客服得到了快速应用落地发展。大语言模型(llm)基于transformer架构，经大量文本数据预训练学习语言模式和结构，能理解语法、语义和上下文关系，预训练后可微调适应多种任务。提示信息(prompt)用于引导推理大模型完成特定任务，商品检索系统作为商品检索引擎，通过文本检索和向量化检索等技术迅速检索出相关的商品列表。

2、当前，多数智能客服系统借助大语言模型来提升对自然语言的理解水平。基于大语言模型的电商智能客服系统常采用的技术方案包括：

3、1、大语言模型驱动的智能对话引擎：采用最新大语言模型(如gpt/glm/qwen系列)，通过深度学习理解多轮会话语境，实现自然流畅、上下文关联的智能问答，支持多种复杂问题的自动解答。同时能够大幅提升电商客服系统对非结构化、开放域问题的理解力，减少机械问答、呆板式回复，提升用户满意度。...

【技术保护点】

1.一种电商智能客服知识检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的电商智能客服知识检索方法，其特征在于，所述步骤2)中调用商品检索系统获取外部商品知识时，通过BM25和余弦相似度进行混合检索以得到多个相关的外部商品知识。

3.根据权利要求2所述的电商智能客服知识检索方法，其特征在于，所述步骤2)中，基于BM25相似度和余弦相似度获得所述检索问题与外部商品知识的最终相似度FS：FS＝α*BM25+β*CS，其中，BM25代表BM25相似度，CS代表余弦相似度，α和β是权重系数且满足α+β＝1。

4.根据权利要求3所述的电商智能客服知识...

【技术特征摘要】

1.一种电商智能客服知识检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的电商智能客服知识检索方法，其特征在于，所述步骤2)中调用商品检索系统获取外部商品知识时，通过bm25和余弦相似度进行混合检索以得到多个相关的外部商品知识。

3.根据权利要求2所述的电商智能客服知识检索方法，其特征在于，所述步骤2)中，基于bm25相似度和余弦相似度获得所述检索问题与外部商品知识的最终相似度fs：fs＝α*bm25+β*cs，其中，bm25代表bm25相似度，cs代表余弦相似度，α和β是权重系数且满足α+β＝1。

4.根据权利要求3所述的电商智能客服知识检索方法，其特征在于，所述步骤2)中通过如下方式获得所述检索问题与每个外部商品知识的bm25相似度：

【专利技术属性】
技术研发人员：田峻钢，李智星，胡洪兵，朱亚杰，
申请(专利权)人：北京智谱华章科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

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