【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能的，尤其涉及一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能大模型技术的兴起，基于海量数据和大模型、生成式的数据分析、智能问答、各场景的智能服务将掀起研究与应用的热潮。但目前在服务于领域、集团组织、个人等智能服务方面还属于较为空白的领域，智能服务无法对用户提供定制化问答和服务，降低了用户的使用体验。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法。
3、本申请的第二个目的在于提出一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务系统。
4、本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
5、本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6、为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法，包括：获取用户的专有数据信息，基于所述专有数据信息构建用户画像信息；基于所述专有数据信息训练得到多种数据推送模型；响应于需求信息，基于所述需求信息和所述用户画像信息从多种所述数据推送模型中确定意向数据推送模型；基于所述需求信息和所述意向数据推送模型生成推送信息；基于预设的推送模式和所述用户画像信息推送所述推送信息。
7、根据本公开的一个实施方式，所述获取用户的专有数据信息，包括：获取系统数据和用户数据，作为内部数据；确定用户领域，基于所述用户领
8、根据本公开的一个实施方式，所述基于所述专有数据信息构建用户画像信息，包括：基于所述用户数据获取用户基本信息；基于所述系统数据获取用户行为信息；从所述用户基本信息和所述用户行为信息中提取用户特征信息；对所述用户特征信息进行聚类，得到不同的用户群体；对所述用户群体进行分析，构建所述用户群体的用户画像信息。
9、根据本公开的一个实施方式，所述基于所述专有数据信息训练得到多种数据推送模型，包括：获取所述专有数据信息的数据类型，对所述专有数据信息按照数据类型划分数据组；确定每个所述数据组中的训练输入数据和训练输出数据；将所述训练输入数据和所述训练输出数据输入预设模型中进行模型训练，得到所述数据组对应的数据推送模型。
10、根据本公开的一个实施方式，所述基于所述需求信息和所述用户画像信息从多种所述数据推送模型中确定意向数据推送模型，包括：基于所述需求信息提取第一特征信息，基于所述第一特征信息能够获取数据领域；基于所述用户画像信息提取第二特征信息，基于所述第二特征信息能够获取用户意向信息；基于所述数据领域和所述用户意向信息确定意向数据推送模型。
11、根据本公开的一个实施方式，所述基于所述需求信息和所述意向数据推送模型生成推送信息，包括：基于所述需求信息确定模型输入数据；将所述模型输入数据输入进所述意向数据推送模型中，得到备选推送信息；将所述备选推送信息发送至专家审核端，获取审核结果；若所述审核结果为通过，则将所述备选推送信息作为推送信息。
12、根据本公开的一个实施方式，所述基于预设的推送模式对所述推送信息进行推送，包括：获取预设的推送模式，所述推送模式包括预设模式和定制模式；响应于所述需求信息，获取信息接收端和信息展示方式；基于所述推送模式、信息接收端和信息展示方式推送所述推送信息。
13、为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务系统，包括数据获取模块、模型训练模块、模型选择模块以及信息推送模块；所述数据获取模块用于获取用户的专有数据信息，基于所述专有数据信息构建用户画像信息；所述模型训练模块用于基于所述专有数据信息训练得到多种数据推送模型；所述模型选择模块用于响应于需求信息，基于所述需求信息和所述用户画像信息从多种所述数据推送模型中确定意向数据推送模型；所述信息推送模块用于基于所述需求信息和所述意向数据推送模型生成推送信息，基于预设的推送模式对所述推送信息进行推送。
14、为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述的方法。
15、为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的方法。
16、本申请提供的一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法及系统，通过获取用户的专有数据信息，为用户进行定制化画像，构建用户画像信息，从而根据用户的需求信息和用户画像信息为用户配备意向数据推送模型，从而生成符合用户需求的推送信息，提高了用户的使用体验感。
17、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的专有数据信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述专有数据信息构建用户画像信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述专有数据信息训练得到多种数据推送模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述需求信息和所述用户画像信息从多种所述数据推送模型中确定意向数据推送模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述需求信息和所述意向数据推送模型生成推送信息，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的推送模式对所述推送信息进行推送，包括：
8.一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务系统，其特征在于，包括数据获取模块(1)、模型训练模块(2)、模型选择模块(3)以及信息推送模块(4)；
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种融合语言大模型的定制化智能问答与服务方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的专有数据信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述专有数据信息构建用户画像信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述专有数据信息训练得到多种数据推送模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述需求信息和所述用户画像信息从多种所述数据推送模型中确定意向数据推送模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述需...
【专利技术属性】
技术研发人员：石洋，周全，陈纲，李硕，陈磊，梁雪莹，张尔弩，高鸿秋，
申请(专利权)人：国家电投集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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