【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能技术与电力行业服务系统，更具体地，涉及一种电力客服系统、处理方法及计算机介质。
技术介绍
1、在当前的电力客服系统中，通常采用传统的自动应答机和人工客服操作。传统的客服系统通常依靠预设的脚本和有限的响应模板来处理客户咨询。这些系统在处理标准问题时效率较高，但在遇到复杂或非标准问题时，常常面临识别及处理困难，无法提供准确或满意的答案，导致客户服务体验不佳。
2、此外，现有技术中的电力客服系统大多未能充分利用先进的计算机视觉技术，对于通过客户上传的图像或文档内容进行分析识别的能力较弱。例如，当用户通过图片上传电表读数或故障设备时，传统系统通常无法直接识别图像中的有效信息，需要转由人工判断，这不仅降低了处理效率，也增加了操作成本。
3、在国际专利文献中，例如美国专利us20120209618a1提出了一个基于文本和基本图像识别的客服系统，尽管该系统采用了一定的图像处理技术，但主要依赖文本信息处理，对复杂图像的识别和处理仍有限。此外，该系统没有结合检索增强型生成模型，其对话生成能力和上下文理解能力有限，不足以处理更高层次的查询。
4、因此，现有技术中电力客服系统的智能化和自动化程度尚未达到理想状态，尤其是在处理包含复杂图像、数据表格和非结构化信息时的效率和准确性方面存在显著不足。有必要开发一种更高效、智能化的电力客服系统，解决目前系统在信息处理、多模态交互和自动化服务方面的局限性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一是提供一种电
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、本专利技术的第一方面提供一种电力客服系统，包括：
4、输入界面，所述输入界面用于与用户交互，并接收用户输入的问题；
5、智能体，所述智能体用于分析所述用户输入的问题，当所述用户输入的问题包括图片时，将所述图片转发给图片处理模块转化为文本形式，所述智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本形式的图片，生成回答返回输入界面显示；
6、图片处理模块，所述图片处理模块将所述用户输入的问题中的图片部分转化为文本形式。
7、在上述技术手段中，通过智能体，能够自动识别和解析用户提出的复杂电力问题，并通过使用视觉语言模型处理包括文本和非文本内容(如表格和复杂图片)的查询，实现全面的信息检索与理解，实现电力客服系统在处理大量电力服务相关问题时效率提高和信息处理精准度提高。
8、进一步的，所述输入界面接收的用户输入的问题包括文本信息和非文本信息，所述非文本信息包括图片和pdf文件。
9、进一步的，所述智能体为基于transformer的深度学习模型，并预先使用由电力行业对话组成的训练数据训练而成。
10、进一步的，还包括有后端知识库，所述后端知识库用于存储电力领域专业知识。
11、进一步的，所述智能体还设置有检索增强机制，所述智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本形式的图片，利用所述检索增强机制在所述后端知识库中检索，并生成回答返回输入界面显示。
12、进一步的，所述图片处理模块使用卷积网络和自然语言处理技术识别图片中的文本和对象，并将所述图片中的文本和对象转化为文本形式。
13、本专利技术的第二方面提供一种电力客服系统的处理方法，所述处理方法应用于所述的电力客服系统，包括以下步骤：
14、通过输入界面接收用户输入的问题；
15、智能体判断所述用户输入的问题中是否包括图片，若所述用户输入的问题包括图片，则转发给图片处理模块将所述用户输入的问题中的图片转化为文本信息；
16、智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本信息的所述用户输入的问题中的图片，生成回答返回输入界面显示。
17、进一步的，智能体判断所述用户输入的问题中是否包括图片前，还包括步骤：
18、智能体判断所述用户输入的问题是否为电力问题，若是，则智能体判断所述用户输入的问题中是否包括图片；若不是，则智能体提示非电力问题返回输入界面显示。
19、进一步的，智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本信息的所述用户输入的问题中的图片，生成回答返回输入界面显示，包括：
20、智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本信息的所述用户输入的问题中的图片，利用检索增强机制在所述后端知识库中检索，并生成回答返回输入界面显示。
21、本专利技术的第二方面提供一种计算机介质，所述计算机介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的电力客服系统的处理方法。
22、与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是：
23、1.本专利技术的电力客服系统基于agent(智能体)-vlm(视觉语言模型)-rag(检索增强生成)的结构大幅提升了处理电力相关问题的效率和准确性。通过使用agent智能体，系统能够自动识别和解析用户提出的复杂电力问题，并通过vlm的视觉语言模型处理包括文本和非文本内容(如表格和复杂图片)的查询，实现全面的信息检索与理解。此外，rag的检索增强生成机制进一步增强了回答质量和相关信息的生成；
24、2.本专利技术的电力客服系系统的实施显著减少了人工客服成本，根据初步估算，使用本专利技术的电力客服系统可以节省约30％的人力资源支出。同时，系统的实施还能提高客户满意度、降低用户流失率，从而带来更好的营收表现和客户维持成本的下降；
25、3.本专利技术通过高效的智能客服系统提升了公共电力服务的响应速度和服务质量，推动了电力行业服务模式的创新与发展。使得电力服务更为迅速、准确，极大提升了民众的生活体验和满意度，同时也有助于推动智能科技在更多领域的应用和普及；在实际部署与测试中，本专利技术系统在处理电力相关查询时，相较于传统客服系统，响应时间平均缩短了40％，查询准确率提高了50％。在处理含有非文本内容的复杂查询时，系统成功识别率达到85％，显著高于普通ocr技术的处理效果。此外，客户满意度调查显示，使用本专利技术系统后，客户满意度提高了60％，有效降低了客户的等待时间和解决问题的难度。
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1.一种电力客服系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力客服系统，其特征在于，所述输入界面接收的用户输入的问题包括文本信息和非文本信息，所述非文本信息包括图片和PDF文件。
3.根据权利要求1所述的电力客服系统，其特征在于，所述智能体为基于Transformer的深度学习模型，并预先使用由电力行业对话组成的训练数据训练而成。
4.根据权利要求3所述的电力客服系统，其特征在于，还包括有后端知识库，所述后端知识库用于存储电力领域专业知识。
5.根据权利要求4所述的电力客服系统，其特征在于，所述智能体还设置有检索增强机制，所述智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本形式的图片，利用所述检索增强机制在所述后端知识库中检索，并生成回答返回输入界面显示。
6.根据权利要求1所述的电力客服系统，其特征在于，所述图片处理模块使用卷积网络和自然语言处理技术识别图片中的文本和对象，并将所述图片中的文本和对象转化为文本形式。
7.一种电力客服系统的处理方法，其特征在于，所述处理方法应用于权利要求1至6任一项所述的电力
8.根据权利要求7所述的电力客服系统的处理方法，其特征在于，智能体判断所述用户输入的问题中是否包括图片前，还包括步骤：
9.根据权利要求7所述的电力客服系统的处理方法，其特征在于，智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本信息的所述用户输入的问题中的图片，生成回答返回输入界面显示，包括：
10.一种计算机介质，其特征在于，所述计算机介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求7至9任一项所述的电力客服系统的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电力客服系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力客服系统，其特征在于，所述输入界面接收的用户输入的问题包括文本信息和非文本信息，所述非文本信息包括图片和pdf文件。
3.根据权利要求1所述的电力客服系统，其特征在于，所述智能体为基于transformer的深度学习模型，并预先使用由电力行业对话组成的训练数据训练而成。
4.根据权利要求3所述的电力客服系统，其特征在于，还包括有后端知识库，所述后端知识库用于存储电力领域专业知识。
5.根据权利要求4所述的电力客服系统，其特征在于，所述智能体还设置有检索增强机制，所述智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本形式的图片，利用所述检索增强机制在所述后端知识库中检索，并生成回答返回输入界面显示。
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾子恒，陈祺东，陈晨，王泉，郑亚婷，柳奇影，冯颖，李富，魏科宇，
申请(专利权)人：无锡学院，
类型：发明
国别省市：
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