一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及通信网络技术领域，具体为一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法及系统，包括：利用核心网大模型对投诉工单开展文本切割与语义解析操作，从中识别关键投诉场景；有益效果为：通过大语言模型对投诉工单信息进行文本切割，识别关键场景并将投诉分析流程分解为多个子任务，分配给不同智能体(如签约数据快捷智能体、工作流智能体等)协同处理。通过构建可编排的能力组件平台(积累40+小模型能力、30+组件能力)，实现白名单、区域限制等八大场景的自动化定界定位。经实践验证，该方法使白名单类投诉命中率达80％以上，投诉处理效率提升500％，显著降低人工操作成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信网络，具体为一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法及系统。

技术介绍

1、在传统核心网投诉处理流程中，主要依赖人工操作完成以下步骤：(1)投诉分类：人工对工单进行类型划分，如白名单问题、签约数据问题等；(2)数据查询：通过多个系统手动查询用户签约数据(如区域限制、机卡分离策略)、在线状态、dpi(深度包检测)数据等；(3)问题定位：基于人工经验遍历可能的故障点，如检查白名单配置、路由异常等；(4)结论整合：人工汇总各环节信息，形成处理方案。

2、现有技术缺陷如下：(1)效率低下：单次投诉处理需人工执行多轮查询，耗时长达数小时，尤其在复杂场景下处理周期显著延长；(2)依赖经验：问题定位高度依赖专家经验，新人上手难度大，处理质量参差不齐；(3)流程繁琐：人工需在多个系统间切换查询数据，如eoms系统、核心网网元管理系统等，操作步骤冗余；(4)复用性差：针对不同投诉场景需重复构建分析流程，无法快速复用已有能力。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于大语言模型的核本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：文本切割与语义解析具体包括：从工单中提取号码、故障时间、业务编码、URL实体信息；基于关键词匹配与语义分析确定投诉场景类型，所述投诉场景类型包含白名单场景、区域限制场景。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：子任务分解具体为：针对白名单场景，将其分解为号码PCC功能分析、业务编码关键规则分析、局数据与设备配置一致性比对子任务；针对每个分解后的子任务，调用对应...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：文本切割与语义解析具体包括：从工单中提取号码、故障时间、业务编码、url实体信息；基于关键词匹配与语义分析确定投诉场景类型，所述投诉场景类型包含白名单场景、区域限制场景。

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：子任务分解具体为：针对白名单场景，将其分解为号码pcc功能分析、业务编码关键规则分析、局数据与设备配置一致性比对子任务；针对每个分解后的子任务，调用对应的快捷智能体执行操作，例如通过用户签约数据快捷智能体查询区域限制、机卡分离策略。

4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：还包括能力组件沉淀机制，具体如下：通过低代码平台积累40个以上小模型能力与30个以上组件能力，所述小模型能力包括号码pcc功能开启状态分析、白名单三层ip绑定关系检查；将八大投诉场景的分析流程固化为可复用的工作流模板。

5.根据权利要求4所述的一种基于大语言模型的核心网投诉处理智能体构建方法，其特征在于：还包括主动式与被动式分析模式，具体为：在被动式模式下，自动读取工单信息并按照预设流程执行定界操作；在主动式模式下，支持通过智能体分析窗口自定义选择组件，并保存常用分析流程；同时，在结论整合过程中，汇总各智能体输出结果，通过规则引擎生成故障定界结论，输出结论包括“白名单七层url与局数据配置不一致”“用户签约区域限制策略导致访...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨经纬，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：