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申请/专利权人：江苏思行达信息技术股份有限公司

摘要：本发明公开了基于国产大模型的电力营业厅智能客服系统及使用方法，收集电力行业相关数据和客服交互记录，降低环境噪音，提高语音信号质量和清晰度，增强客户交流体验；通过清洗和处理收集到的数据、对文本和语音数据进行分类、实体标注和情感分析、构建milvus向量数据库和电力问题故障诊断决策树，为快速识别客户咨询问题提供依据；通过优化用户查询数据，提升搜索结果的准确性和相关性；通过整合向量数据库和故障诊断决策树，快速识别客户问题并提供解决方案，提升客服响应效率；通过构建典型客服对话场景，引导语言模型推理步骤，提升训练效果；通过使用客服对话数据进行模型微调、对模型进行测试，持续改进系统性能和用户体验。

主权项：1.基于国产大模型的电力营业厅智能客服系统，其特征在于：包括数据收集与整理模块、降噪处理模块、语料清洗和预处理模块、数据分类和标注模块、知识库构建模块、输入设计模块、问答模块、模拟对话模块、模型训练及微调模块和反馈循环模块；其中，所述数据收集与整理模块用于收集电力行业的相关数据、整理客户咨询的常见问题、收集真实的客服交互记录；所述降噪处理模块用于在获取原始语音数据后，通过降噪算法对语音相关数据进行降噪处理，以减少环境噪音的影响，提高语音信号的质量和清晰度；其中，所述降噪处理模块包括滤波处理单元、语音拾取增强单元和噪声处理单元，所述滤波处理单元用于通过采用自适应风滤波器，实时更新滤波器系数，提高对非平稳噪声的适应性，语音拾取增强单元用于利用麦克风阵列的几何位置信息，增强对目标语音的拾取，抑制背景噪声；所述噪声处理单元用于对语音数据中的噪声进行去除；所述语料清洗和预处理模块用于对数据收集与整理模块收集到的相关数据例如电力设备的监测数据、电力营业厅的营销数据或客服通讯数据进行清洗和预处理；所述数据分类和标注模块用于对清洗和预处理后的语料文本、语音数据进行分类和标注处理；所述数据分类和标注模块包括意图识别单元、实体识别单元和情感分析单元，所述意图识别单元用于对客户查询进行分类，标注客户不同的意图；所述实体识别单元用于标注关键实体；所述情感分析单元用于标注客户语气的情感色彩；意图识别：对客户查询进行分类，标注不同的意图，如“账单查询”、“故障报告”；实体识别：标注关键实体，如用户ID、地址、计费周期；情感分析：标注客户语气的情感色彩，如满意、沮丧或愤怒；所述知识库构建模块包括milvus向量数据库单元和电力问题故障诊断决策树单元，其中，milvus向量数据库单元用于利用清洗和标注的相关数据构建milvus向量数据库，并将相关向量数据存储在milvus量数据库中，后期便于利用milvus的向量相似度搜索功能，高效地在向量库中搜索相似向量，以快速匹配用户输入的电力设备故障特征向量；所述电力问题故障诊断决策树单元用于基于清洗的电力设备监测数据集，构建电力问题故障诊断的决策树模型，利用该模型根据监测数据特征识别出不同类型的故障，将用户输入的信息和知识图谱结合，作为决策树的输入特征，用于快速定位客户想咨询的电力问题类型；所述输入设计模块用于对输入的查询数据的精准性、相关性进行处理，使其呈现出来的搜索结果更精确和更相关；所述问答模块用于将milvus向量数据库和电力问题故障诊断决策树进行集成，通过用户输入的信号特征查询milvus向量数据库找到相似的监测数据特征向量；将匹配的监测数据特征向量作为输入，结合决策树模型进行电力问题类型识别，快速定位客户想咨询的电力问题类型并提供相应的解决方案；所述模拟对话模块用于构建典型的客服对话场景，明确语言模型的最终结论的推理步骤；所述模型训练及微调模块用于使用准备的客服对话数据作为微调数据对模型进行微调；所述反馈循环模块用于使用初步训练数据对模型进行测试，识别问题和不足。

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