政务问答与事项办理方法、系统及相关介质和产品与流程
本技术涉及人工智能，具体涉及一种政务问答与事项办理方法、系统及相关介质和产品。
背景技术：
1、在现行政务服务系统中，当利用大语言模型处理政策咨询请求时，模型常因训练数据覆盖不全或推理逻辑缺陷而生成与真实政策内容不符的虚构信息，同时因未能有效识别政策条款的时效状态，频繁引用已废止或修订前的旧版条款，导致时效错配风险，严重削弱政策解答的权威性与公信力。此外，政务咨询场景与事项办理场景普遍采用分离式架构设计，用户在完成政策咨询后若需进一步办理相关事项，往往被迫在不同功能模块间反复切换或重复提交信息，造成服务流程中断与体验割裂，无法实现从咨询到办理的自然衔接。因此，现有的政务服务系统制约了政务服务的可靠性与用户满意度。
技术实现思路
1、本技术的主要目的是提出一种政务问答与事项办理方法、系统及相关介质和产品，能够有效避免政策幻觉和时效错配问题，实现从政策咨询到事项办理的无缝衔接，提高政策解答准确性、时效性，进而提高政务服务的可靠性以及用户满意度。
2、为了实现上述目的，本技术提出的政务问答与事项办理方法，包括：
3、获取用户输入的业务请求信息，并对所述业务请求信息进行意图识别；
4、在识别出的意图为政策咨询意图的情况下，根据所述业务请求信息在预设政务知识库中检索得到召回条款；根据所述预设政务知识库中与所述召回条款对应的发文机关层级、生效或失效日期以及适用地域的元数据，对所述召回条款进行政策时效过滤与加权重排，筛选出候选条款；将所述候选条款作为约束条件输入大语言模型生成答复内容，并提取所述候选条款中用于约束答复生成的条款作为标注条款，对所述答复内容与对应的所述标注条款进行语义一致性校验；在校验通过的情况下，输出带有根据所述标注条款提取的引用信息的答复；在校验未通过的情况下，扩大在所述预设政务知识库中的检索范围并重新执行检索、生成与校验步骤
5、在识别出的意图为事项办理意图的情况下，根据所述业务请求信息，按照与所述业务请求信息相应的事项模板发起多轮交互，以引导用户补齐办理事项所需的信息材料，并根据收集的信息材料组装生成工单进行流转。
6、在一实施例中，所述对所述答复内容与对应的所述标注条款进行语义一致性校验，包括：
7、将所述答复内容拆分为独立事实性断言，调用自然语言推理模型判断各个独立事实性断言与其对应的标注条款之间的语义蕴含关系，计算每一独立事实性断言的蕴含置信度得分；
8、将各个独立事实性断言的蕴含置信度得分分别与预设一致性阈值进行比对；当所有独立事实性断言的蕴含置信度得分均大于所述预设一致性阈值时，判定为校验通过；当存在任一独立事实性断言的蕴含置信度得分不大于所述预设一致性阈值时，判定为校验未通过；
9、在答复内容连续校验失败达到设定次数的情况下，将当前的会话切至人工坐席处理。
10、在一实施例中，所述获取用户输入的业务请求信息，包括：
11、获取用户通过语音输入的业务请求信息；
12、通过内置的方言语音识别模块对所述语音输入进行方言声学特征识别与文本归一化处理，将所述语音输入转换为标准文本后执行所述意图识别的步骤。
13、在一实施例中，所述在预设政务知识库中检索得到召回条款，包括：
14、在按文件、章、条、款结构切分的政策法规库中，并行执行向量语义检索与关键词检索以获取召回条款；
15、所述对所述召回条款进行政策时效过滤，包括：
16、通过政策时效过滤器识别召回条款的失效日期与修订状态，剔除已废止条款，并将已被修订条款替换为现行生效版本并附带修订标注。
17、在一实施例中，在所述对所述业务请求信息进行意图识别之后，所述政务问答与事项办理方法还包括：
18、根据识别出的意图，将所述业务请求信息路由分发至对应的目标智能体；其中，所述目标智能体包括政策咨询智能体、事项办理智能体、工单流转智能体与民情分析智能体；
19、所述根据所述业务请求信息在预设政务知识库中检索得到召回条款；根据所述预设政务知识库中与所述召回条款对应的发文机关层级、生效或失效日期以及适用地域的元数据，对所述召回条款进行政策时效过滤与加权重排，筛选出候选条款；将所述候选条款作为约束条件输入大语言模型生成答复内容，并对所述答复内容与对应的标注条款进行语义一致性校验；在校验通过的情况下，输出带有根据所述标注条款提取的引用信息的答复；在校验未通过的情况下，扩大在所述预设政务知识库中的检索范围并重新执行检索、生成与校验步骤，为所述政策咨询智能体执行；
20、所述根据所述业务请求信息，按照与所述业务请求信息相应的事项模板发起多轮交互，为所述事项办理智能体执行；
21、所述根据收集的信息材料组装生成工单进行流转，为所述工单流转智能体执行。
22、在一实施例中，所述根据所述业务请求信息，按照与所述业务请求信息相应的事项模板发起多轮交互，包括：
23、通过所述事项办理智能体根据预设的事项材料清单模板发起槽位填充式多轮交互，引导用户补齐办理事项所需的申请信息与材料附件；以及，
24、所述根据收集的信息材料组装生成工单进行流转，包括：
25、通过所述工单流转智能体将收集的申请信息与材料附件组装为包含事项类型、责任部门、处理时限与材料附件的结构化工单；
26、对所述结构化工单中的个人敏感信息进行脱敏处理；
27、将脱敏后的结构化工单流转至对应的部门业务系统或网格员终端，并向用户端推送受理状态与查询编号。
28、在一实施例中，在所述将脱敏后的结构化工单流转至对应的部门业务系统或网格员终端之后，所述政务问答与事项办理方法还包括：
29、通过所述民情分析智能体对办结后的咨询数据与工单数据进行热点聚类分析，生成民情分析报告；
30、基于所述民情分析报告提取高频未命中问题与热点民生需求，反哺所述预设政务知识库的内容更新并调优检索权重参数。
31、本技术还提供一种政务问答与事项办理系统，用于实施上述的政务问答与事项办理方法，所述政务问答与事项办理系统包括：
32、请求获取与意图识别模块，用于获取用户输入的业务请求信息，并对所述业务请求信息进行意图识别；
33、存储模块，存储有预设政务知识库，所述预设政务知识库包括与召回条款对应的发文机关层级、生效或失效日期以及适用地域的元数据；
34、政策咨询处理模块，用于在识别出的意图为政策咨询意图的情况下，根据所述业务请求信息在预设政务知识库中检索得到召回条款；根据所述预设政务知识库中与所述召回条款对应的发文机关层级、生效或失效日期以及适用地域的元数据，对所述召回条款进行政策时效过滤与加权重排，筛选出候选条款；将所述候选条款作为约束条件输入大语言模型生成答复内容，并对所述答复内容与对应的标注条款进行语义一致性校验；在校验通过的情况下，输出带有根据所述标注条款提取的引用信息的答复；在校验未通过的情况下，扩大在所述预设政务知识库中的检索范围并重新执行检索、生成与校验步骤；
35、事项办理模块，用于在识别出的意图为事项办理意图的情况下，根据所述业务请求信息，按照与所述业务请求信息相应的事项模板发起多轮交互，以引导用户补齐办理事项所需的信息材料，并根据收集的信息材料组装生成工单进行流转。
36、本技术还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上文所述的政务问答与事项办理方法。
37、本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上文所述的政务问答与事项办理方法。
38、由上可知，本技术提供的一种政务问答与事项办理方法，包括：获取用户输入的业务请求信息，并对业务请求信息进行意图识别；在识别出的意图为政策咨询意图的情况下，根据业务请求信息在预设政务知识库中检索得到召回条款；根据预设政务知识库中与召回条款对应的发文机关层级、生效或失效日期以及适用地域的元数据，对召回条款进行政策时效过滤与加权重排，筛选出候选条款；将候选条款作为约束条件输入大语言模型生成答复内容，并在对答复内容与对应的标注条款进行语义一致性校验通过后，输出带有根据标注条款提取的引用信息的答复；在校验未通过的情况下，扩大在预设政务知识库中的检索范围并重新执行检索、生成与校验步骤；在识别出的意图为事项办理意图的情况下，根据业务请求信息，按照与业务请求信息相应的事项模板发起多轮交互，以引导用户补齐办理事项所需的信息材料，并根据收集的信息材料组装生成工单进行流转。本技术通过在召回阶段基于发文机关层级、时效性及适用地域等元数据进行过滤与加权重排，有效拦截了过期及不适用政策，解决了传统检索中的时效错配问题；其次，将筛选出的候选条款作为大模型生成的硬约束，并结合语义一致性校验与扩大检索的闭环纠错机制，从物理上限制了大模型的盲目联想，有效遏制了“政策幻觉”并提供了可追溯的引用出处；最后，通过统一意图识别动态分流咨询与办理流程，利用多轮模板交互自动收集材料组装工单，消除了咨询与办事相割裂的服务鸿沟，实现了“咨询-引导-办理”的一站式无缝衔接，显著提升了政务问答的准确性、时效性与用户体验。
39、综上，本技术有效解决了政策幻觉、时效错配及服务流程中断问题，实现从政策咨询到事项办理的无缝衔接，提高政策解答准确性、时效性，进而提高政务服务的可靠性以及用户满意度。