一种基于大模型的智能贩卖机营销系统

本申请公开了一种基于大模型的智能贩卖机营销系统，通过多模态交互、动态商品推荐、情感化营销策略和实时支付与库存同步等技术手段，成功解决了背景技术中提到的多个问题。首先，通过采用语音识别、声纹识别和自然语言理解等技术，系统突破了传统自动贩卖机交互单一的问题，用户可以通过语音与系统进行多轮对话，快速完成商品选择，且支持身份验证与个性化服务，显著提升了用户的交互体验。其次，系统的商品推荐模块结合用户画像、实时库存信息及情绪状态，采用混合推荐模型和实时库存联动，使得推荐逻辑更加智能和动态，解决了现有技术中商品推荐静态化的问题。