基于大模型的智能多轮问答系统

本发明涉及人工智能自然语言处理技术领域，提供了一种基于大模型的智能多轮问答系统，包括语义理解模块，通过提取用户输入的语义特征向量并分析上下文关联，生成语义理解状态值；上下文关联模块，基于该状态值提取对话历史的语义特征和时间序列，生成上下文关联参数集；意图识别模块，根据上下文参数集分析用户意图与上下文关系，输出意图识别参数集；回答生成模块，结合知识库和实时语义数据生成多轮回答生成值；语义预测模块，通过大模型预测语义趋势并分析上下文变化，输出语义预测值；对话反馈模块，根据语义预测值进行误差分析并优化回答生成，最终输出多轮对话自动优化方案。本发明可以提升多轮对话的准确性、连贯性和自适应能力。