摘要
本发明公开了一种基于大模型的智能复杂意图识别方法及系统,该方法包括以下步骤:(1)对用户输入数据进行预处理,识别并标记多个意图;(2)当意图数量大于预设阈值时,触发推理流程;(3)获取当前会话的上下文记录及历史状态信息;(4)基于意图、上下文及历史状态动态生成并优化prompt文本,输入大语言模型进行推理;(5)将推理结果存储至状态管理系统及上下文存储系统;(6)将推理结果分发至单轮语义模块和终端设备,获取中间状态结果;(7)整合中间状态结果形成结构化数据,经自然语言转换后反馈至prompt管理模块;(8)迭代执行步骤(4)‑(7),直至输出最终推理结果并下发至终端设备。
技术关键词
自然语言转换
状态管理系统
意图识别方法
大语言模型
终端设备
存储系统
检索算法
语义
意图识别系统
单轮
自然语言文本
意图识别模型
关键词
数据
中控模块
拼接单元
系统为您推荐了相关专利信息
标注方法
大语言模型
文本
标注策略
数据读写组件
多模态
语义特征
音频特征
编码器模块
音乐播放场景
图像匹配方法
大语言模型
图像编码
注意力编码器
计算机可读指令
交互优化方法
意图识别
语义实体
大语言模型
图谱
数据预测方法
交叉注意力机制
大语言模型
线性变换矩阵
时间序列预测技术