基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统
申请号:CN202511257310
申请日期:2025-09-04
公开号:CN120746584B
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法,包括以下步骤:S1、动态窗口生成:对客服与用户的对话轮次进行打分,根据打分结果动态更新并维护上下文窗口,再对窗口内的对话进行上下文重构;S2、多维度质检:将动态窗口内的对话文本输入大模型,通过定制化prompt触发模型输出预设字段;S3、聚类归因:采用kmeans算法和BERT向量化对大模型输出的相关内容进行语义聚类,再通过prompt对每个聚类结果生成总结性描述和可操作建议;S4、结果输出与应用:生成包含多维度质检结果和聚类结果的结构化json结果,用于api调用或可视化平台展示。本发明具有可以高效、精准、多维度的客服质检,可以提升克服服务质量等优点。
技术关键词
动态上下文 质检方法 客服 kmeans算法 冷启动策略 可视化平台 动态更新 客户 聚类 关键性 质检系统 可读存储介质 归因 语义 场景 节点 密度 字段
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种信息处理方法和系统、电子设备、存储介质
信息处理方法 图像识别技术 数据 时间序列模式 页面
2
一种多角色协同的客服智能体方法
多角色协同 音频 轨迹 自定义参数 线性标尺
3
基于大模型的投诉信息预警方法、装置、设备及存储介质
信息预警方法 语义特征 模板 情绪特征 自动语音识别
4
一种数字一体化微商城订单信息处理系统
订单信息处理系统 信息采集模块 商城 深度学习算法 混合高斯模型
5
一种基于数据分析的充电桩管理方法及系统
充电桩管理方法 充电桩管理系统 动态价格调整 时间序列预测模型 机器学习模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号