基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，包括以下步骤：S1、动态窗口生成：对客服与用户的对话轮次进行打分，根据打分结果动态更新并维护上下文窗口，再对窗口内的对话进行上下文重构；S2、多维度质检：将动态窗口内的对话文本输入大模型，通过定制化prompt触发模型输出预设字段；S3、聚类归因：采用kmeans算法和BERT向量化对大模型输出的相关内容进行语义聚类，再通过prompt对每个聚类结果生成总结性描述和可操作建议；S4、结果输出与应用：生成包含多维度质检结果和聚类结果的结构化json结果，用于api调用或可视化平台展示。本发明专利技术具有可以高效、精准、多维度的客服质检，可以提升克服服务质量等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于客服质检，具体涉及一种基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统。

技术介绍

1、在当今数字化时代，客户服务作为企业与客户沟通的重要桥梁，其质量直接影响客户满意度和企业形象。客服质检作为客户服务流程中的关键环节，通过对历史对话记录的分析，评估客服服务质量、识别客户需求并优化服务流程，对于提升企业服务水平具有至关重要的意义。传统客服质检技术主要依赖规则引擎或基于统计的自然语言处理（nlp）方法，但这些方法存在诸多局限性，难以满足日益复杂的客服质检需求：

2、如采用静态上下文窗口是传统方法的一种，现有方法中通常采用固定长度的上下文窗口，例如仅考虑最近10轮对话，这种固定窗口的方式无法动态适应长对话场景或具有复杂逻辑的对话，在长对话中，关键信息可能分布在不同的对话阶段，固定窗口很容易遗漏重要内容，如用户情绪的逐步变化过程、问题的解决轨迹等，进而导致对客服服务质量的误判，再例如，在一个持续20轮的售后投诉对话中，用户在第5轮表达了强烈的不满情绪，而由于固定窗口仅保留最后10轮对话，这一关键的情绪信息就会被排除在外，使得质检人员无法全面了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于：所述S1中对话轮次打分包括问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分且对话轮次打分通过问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分进行关键性得分计算，问题密度得分为判断该轮对话是否包含明确的用户诉求、反馈或咨询关键词，情绪波动得分为判断客户情绪是否发生明显变化，结构关键节点得分为判断对话是否处于关键阶段，互动强度得分为判断当前轮次是否引发了密集的交互其中，关键性得分计算公式为：

3.根...

【技术特征摘要】

1.基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于：所述s1中对话轮次打分包括问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分且对话轮次打分通过问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分进行关键性得分计算，问题密度得分为判断该轮对话是否包含明确的用户诉求、反馈或咨询关键词，情绪波动得分为判断客户情绪是否发生明显变化，结构关键节点得分为判断对话是否处于关键阶段，互动强度得分为判断当前轮次是否引发了密集的交互其中，关键性得分计算公式为：

3.根据权利要求1所述的基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于：所述s1中上下文窗口队列的容量由最大token长度限制决定，动态更新窗口采用保留策略、剔除策略以及冷启动策略；

4.根据权利要求1所述的基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于：所述s2中基础指标包括对话场景、解决状态及对话核心内容，其中对话场景用于区分售前或售后场景，解决状态用于判断对话中客户提出的诉求是否被解决。

5.根据权利要求1所述的基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于：所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝强，肖云飞，吴清森，
申请(专利权)人：深圳数阔信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：