【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客户支持与反馈分析领域，具体来说，涉及一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法。
技术介绍
1、企业一般通过客户支持系统来处理客户查询和反馈，然而传统的客户支持系统通常依赖人工客服或基础的文本分析工具，这在处理速度和准确性上存在显著局限，特别是在面对大量多样化的客户需求时，传统方法难以实时高效地提供准确的响应和反馈分析；另外传统系统通常缺乏对多语言支持和深度语义理解的能力，无法满足全球化业务需求。
2、近年来，随着自然语言处理技术的发展，大语言模型显示出卓越的文本理解和生成能力。然而，将这些技术应用于实际业务场景中，如客户支持和反馈分析，仍然存在许多挑战，尤其是在处理复杂、多样的客户反馈时，需要结合丰富的业务知识和上下文理解，才能提供高质量的响应和分析。
3、因此，亟待提出一种实时客户支持与反馈分析方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，通过结合大语言模型和知识库，实时处理客户支持请求和反馈数据，提高响应速度和准确性，并提供深度的反馈分析，支持业务决策。
2、本专利技术所采取的技术方案是：
3、一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，包括具体如下步骤：
4、s1、获取客户支持和反馈数据，判断客户支持和反馈数据是否为语音类型：若是，对客户支持和反馈数据进行语音转录；如不是，则进行下一步；
5、s2、对所述客户支持和反馈数据进行预处理得到大
6、s3、基于多个独立大语言模型分别对所述输入数据同时进行情感分析、主题识别和问题分类得到相应的分析结果；
7、s4、对所述分析结果进行评分并选择评分最高的分析结果作为初始最优解；
8、s5、将所述初始最优解分别循环反馈至多个独立大语言模型进行进一步分析，通过收敛性评估得到目标最优解；
9、s6、将目标最优解与知识库进行匹配：若匹配成功，则输出目标最优解；若匹配不成功，则进行人工处理并更新知识库，然后输出人工处理的结果。
10、进一步地，所述步骤s1具体包括：
11、通过api数据接口集成多种数据来源，获取得到包括但不限于文本和语音类型的客户支持和反馈数据，对于语音类型的客户支持和反馈数据先进行语音转录，转录后的客户支持和反馈数据进入下一步。
12、进一步地，s21、对客户支持和反馈数据进行语言检测，识别得到客户支持和反馈数据的语言类型；
13、s22、对客户支持和反馈数据进行移除无关字符及统一编码格式处理得到文本规范化的客户支持和反馈数据；
14、s23、对文本规范化的客户支持和反馈数据进行噪声过滤，得出大语言模型的输入数据。
15、本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果：
16、1)大语言模型与知识库结合，实现对复杂、多语言客户反馈的高效处理，并实现多个独立大模型自评估系统与循环系统；
17、2)通过实时分析和自动化响应，显著提高客户支持的效率和质量；
18、3)知识库的动态更新机制确保系统对新问题和趋势的适应性，提升客户支持的整体能力。
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1.一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，其特征在于，包括具体如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理方法，其特征在于，包括具体如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的客户支持与反馈分析处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁龙，
申请(专利权)人：语联网武汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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