基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法及系统与流程

本发明涉及自然语言处理，具体涉及基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法及系统。

背景技术：

1、随着电网数字化服务水平的不断提升，营业厅app、网上营业厅、微信服务号、95598客服等线上服务渠道已成为客户咨询电费查询、故障报修、业务办理、用电信息查询等业务的重要途径。面对持续增长的咨询量，越来越多的电网企业采用智能客服对客户咨询进行自动应答，以提高业务受理效率并降低人工客服压力。

2、现有的电网客户智能咨询通常采用基于关键词匹配和固定应答模板的实现方式。具体而言，首先对客户咨询文本进行分词处理，再依据预设关键词词库识别咨询内容，并从预先配置的固定应答模板中选择对应答复进行输出；当咨询内容无法与关键词词库有效匹配时，则通常转接人工客服进行处理。

3、然而，在实际应用过程中，由于客户咨询文本普遍具有口语化表达、同义词替换、语序变化、省略表达以及多意图混合等特点，同一业务需求往往存在多种不同的表达方式，仅依赖关键词匹配方式容易出现咨询内容识别不准确的情况，从而导致智能客服输出的答复与客户实际咨询需求不一致，影响客户咨询体验。

4、此外，当咨询文本未能满足关键词匹配条件时，通常直接转接人工客服处理，使部分原本能够自动完成的咨询业务仍需依赖人工坐席，导致人工客服接入量增加，在咨询高峰时段容易造成坐席资源占用较高、客户等待时间延长等问题，影响电网客户咨询业务的整体服务效率。

技术实现思路

1、本发明通过提供基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法及系统，以解决现有技术中客户咨询文本语义理解不准确，导致咨询意图识别准确率较低、智能应答结果准确性不足以及人工客服转接率较高的技术问题。

2、本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供了基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，包括：

4、获取目标客户的咨询文本，识别所述咨询文本的咨询意图类别，确定对应的业务领域标签，并根据所述业务领域标签和所述咨询意图类别，从答复策略库中匹配目标答复策略模板；

5、从所述咨询文本中提取关键实体信息，若存在缺失则生成追问提示文本直接输出，否则依据所述关键实体信息检索动态参量值，将所述动态参量值填充至模板变量字段，生成填充后答复文本；

6、当润色启用标识为启用时，将所述填充后答复文本输入大语言模型并附加与所述业务领域标签对应的风格提示，输出润色后答复文本，否则将所述填充后答复文本直接作为候选答复文本；

7、获取与所述业务领域标签对应的合规性校验规则集，对所述候选答复文本逐条校验，将校验通过的作为目标应答结果输出。

8、第二方面，本发明提供了基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答系统，包括：

9、咨询识别模块，用于获取目标客户的咨询文本，识别所述咨询文本的咨询意图类别，确定对应的业务领域标签，并根据所述业务领域标签和所述咨询意图类别，从答复策略库中匹配目标答复策略模板；

10、实体提取与信息补全模块，用于从所述咨询文本中提取关键实体信息；若存在缺失，则生成追问提示文本直接输出；否则依据所述关键实体信息检索动态参量值，并将所述动态参量值填充至模板变量字段，生成填充后答复文本；

11、应答生成模块，用于当润色启用标识为启用时，将所述填充后答复文本输入大语言模型，并附加与所述业务领域标签对应的风格提示，输出润色后答复文本；否则将所述填充后答复文本直接作为候选答复文本；

12、合规校验模块，用于获取与所述业务领域标签对应的合规性校验规则集，对所述候选答复文本逐条校验，并将校验通过的候选答复文本作为目标应答结果输出。

13、本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

14、本发明通过识别客户咨询意图并匹配对应答复策略模板，结合关键实体提取、动态业务信息检索及模板填充生成应答内容，并利用大语言模型进行智能润色，最终通过合规性校验输出目标应答结果，提高了客户咨询文本的语义理解能力和咨询意图识别准确率，保证了智能应答结果的准确性、规范性及可靠性，降低了人工客服转接率，提高了电网客户业务咨询的智能化服务效率。

1.基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，获取目标客户的咨询文本，识别所述咨询文本的咨询意图类别，确定对应的业务领域标签，包括：

3.根据权利要求2所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，将所述关键名词与所述电力业务术语集合进行逐项匹配，根据匹配结果提取所述咨询文本的关键实体信息，包括：

4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，根据所述业务领域标签和所述咨询意图类别，从答复策略库中匹配目标答复策略模板，包括：

5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，从所述咨询文本中提取关键实体信息，若存在缺失则生成追问提示文本直接输出，否则依据所述关键实体信息检索动态参量值，将所述动态参量值填充至模板变量字段，生成填充后答复文本，包括：

6.根据权利要求5所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，根据未匹配到的字段标识对应的业务信息类型生成追问提示文本并输出，包括：

7.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，当所述润色启用标识为启用时，将所述填充后答复文本输入大语言模型并附加与所述业务领域标签对应的风格提示，输出润色后答复文本，否则将所述填充后答复文本直接作为候选答复文本，包括：

8.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，所述大语言模型的构建步骤包括：

9.根据权利要求1所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，其特征在于，获取与所述业务领域标签对应的合规性校验规则集，对所述候选答复文本逐条校验，将校验通过的作为目标应答结果输出，包括：

10.基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答系统，其特征在于，用于实施权利要求1至9任一项所述的基于大语言模型的电网客户业务咨询智能应答方法，包括：