一种基于大模型的智能坐席文本处理方法

专利主权项内容

1.一种基于大模型的智能坐席文本处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、使用大语言模型ChatGLM，对用户提问的问题进行分解，判断客户问题的属性、分析用户提问的情感色彩、识别用户提问的意图和信息需求，标注问题中的关键词；S2、根据问题属性，获取问题类型和复杂度评估值，综合问题类型、紧急程度、专业词汇量和专业问题属性，确定问题的复杂度；其中，问题类型包括专业售后问题、技术支持问题和复杂关系问题；S3、根据问题的类型，获取用户提问的领域信息，判断是否是恶意客户的问题攻击和恶意引导，如果不是恶意错误引导，通过与专业领域知识库进行比对，确定问题的专业领域；S4、获取坐席智能客服专业领域，将问题的专业领域与坐席智能客服的专业领域进行比对，得到领域匹配度评估值；S5、根据领域匹配度评估值以及客服繁忙度，将任务分配给合适的客服；S6、分配任务后，根据客服的历史表现、培训记录和用户评价数据，判断客服的能力是否符合任务需求；S7、根据问题复杂度对任务进行分解，得到更适合客服知识领域的多个子问题；S8、根据子问题的紧急程度和重要性，确定任务的优先级进行处理，得到最终解决方案。