一种基于知识图谱与大语言模型的智能客服问答方法

本发明公开了一种基于知识图谱与大语言模型的智能客服问答方法，包括：步骤1：将客户问题作为查询文本进行意图识别，判断客户问题对应的行业；步骤2：在对应行业的知识库中，搜索客户查询文本相关的专业知识，并将专业知识和客户查询文本同时输入大语言模型，生成初步答案；步骤3：使用大语言模型对生成的初步答案进行三元组抽取，将抽取出的三元组与构建的行业知识图谱进行匹配；步骤4：将知识图谱中匹配到的相关实体数据再次输入到大语言模型，基于客户查询文本进行二次回答，得到最终答案。本发明实现了精准答案提取与自动生成，极大提升了问答的准确性、专业性和交互的自然流畅性；并且，通过二次回答，提高了回答的准确性和专业性。