摘要
本发明公开了一种基于AI大模型的医保领域文档智能问答系统及方法,属于人工智能技术领域。本发明旨在解决现有医保问答系统依赖人工配置、灵活性差、智能化水平低的技术问题。本发明的技术方案包括:文档加工模块,对医保政策文件等原始文档进行解析、切分,并将其向量化后存入向量数据库;知识问答模块,利用AI大模型分析用户问题,驱动AIAgent在向量数据库中检索相关知识,结合注入的业务词典、分析逻辑等专业知识进行推理,生成精准且可溯源的答案。本发明通过大模型的上下文学习、逻辑推理及自动生成能力,无需繁琐的意图模型训练和人工QA配置,显著提升了医保问答系统的智能化水平、适应性和用户体验,降低了运维成本。
技术关键词
智能问答系统
自然语言文本
溯源信息
业务场景构建
意图识别
文本识别
语义
辅助系统
解析单元
语音识别技术
词典
逻辑
生成答案
问答方法
人工智能技术
模块
依赖人工
策略
系统为您推荐了相关专利信息
意图识别模型
大语言模型
意图识别方法
指令
文本
问答知识库
自然语言文本
智能交互方法
答案
偏好特征
指控系统
数据处理模块
多模态
人机交互模块
语义角色标注
答案
医疗知识图谱
智能问答方法
样本
智能问答系统