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公开(公告)号：CN117332066B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311402059.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06Q30/01 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的智能坐席文本处理方法，属于文本处理技术领域，包括步骤：对用户提问的问题进行分解；获取问题复杂度评估值和问题属性，对任务类型进行分类；根据问题类型，确定问题的专业领域；将问题的专业领域与坐席智能客服的专业领域进行匹配；根据领域匹配度评估值和客服繁忙度进行任务分配；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；根据问题复杂度对任务进行分解成多个子问题；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。本发明通过分析用户问题以及客服条件选择适合处理用户问题的客服，提高了客户服务的效率以及满意度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117742701A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410147673.3
申请日：2024-02-02
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的AI隐私计算平台，包括功能管理模块、运行管理模块和安全管理模块，属于区块链技术领域，利用区块链积累的多个项目数据构建AI模型，提高了模型代码和模块的复用性，解决了现有技术中由于模型需要重复构建而导致效率低和成本高的问题；通过数据管理实现图片的批量导入，对图片数据集进行存储管理和版本管理，将图片和标签一并上传实现自动导入标注数据，减少人工负担，提高了AI建模效率；通过模型管理对已部署的内部算法模型进行线上纳管，建设算法模型统一部署基础设施，兼容绝大部分算法模型和算法模型服务的负载均衡、自动容错修复、流程化可视化训练和模型在线部署，提高了AI模型调用能力。
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公开(公告)号：CN117332066A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311402059.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06Q30/01 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的智能坐席文本处理方法，属于文本处理技术领域，包括步骤：对用户提问的问题进行分解；获取问题复杂度评估值和问题属性，对任务类型进行分类；根据问题类型，确定问题的专业领域；将问题的专业领域与坐席智能客服的专业领域进行匹配；根据领域匹配度评估值和客服繁忙度进行任务分配；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；根据问题复杂度对任务进行分解成多个子问题；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。本发明通过分析用户问题以及客服条件选择适合处理用户问题的客服，提高了客户服务的效率以及满意度。
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公开(公告)号：CN114187438A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111361406.9
申请日：2021-11-17
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/776 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种图像检测方法及系统，包括：基于多个尺寸不同的第一训练图像对改进的网络模型进行训练，得到第一目标检测模型；利用第一目标检测模型对每个第一训练图像进行识别，基于识别结果确认误检图像和非误检图像；将每个误检图像与相应的非误检图像进行拼接，得到多个第二训练图像，基于多个第二训练图像和所有第一训练图像对改进的网络模型进行训练，得到第二目标检测模型；利用第二目标检测模型对待检测图像进行检测，得到包括多个待选边界框的目标检测结果。本发明采用改进的网络模型对图像进行训练，能够在实际使用中根据不同场景进行运用，提高了在图像检测中对于获取检测目标的速率，并降低了误检率。
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公开(公告)号：CN117609444B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311473359.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的搜索问答方法，涉及自然语言处理技术领域。方法包括步骤：获取知识信息；根据知识信息制作指令微调数据集，通过指令微调数据集对大模型进行微调训练，提高问答模型的精度和准确性；将知识信息入库，并根据知识信息对大模型进行训练；将用户输入问题处理为第一prompt文本；对第一prompt文本进行LangChain检索得到相似度；若相似度大于第一相似度阈值，则获取答案，提高问复速度；若相似度小于第一相似度阈值，则根据坐席困惑摘要、Topk知识信息和预设大模型prompt模板生成第三prompt文本，将第三prompt文本输入大模型得到答案，提高搜索问答的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117609444A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311473359.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的搜索问答方法，涉及自然语言处理技术领域。方法包括步骤：获取知识信息；根据知识信息制作指令微调数据集，通过指令微调数据集对大模型进行微调训练，提高问答模型的精度和准确性；将知识信息入库，并根据知识信息对大模型进行训练；将用户输入问题处理为第一prompt文本；对第一prompt文本进行LangChain检索得到相似度；若相似度大于第一相似度阈值，则获取答案，提高问复速度；若相似度小于第一相似度阈值，则根据坐席困惑摘要、Topk知识信息和预设大模型prompt模板生成第三prompt文本，将第三prompt文本输入大模型得到答案，提高搜索问答的准确率和效率。
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