CN119415661A 用户问题信息的响应方法、装置、设备、介质和程序产品 （中国人寿保险股份有限公司）

息、私域知识信息以及预先配置的智能体数据本方法能够减少固定代码开发所带来的资源损2基于语义检索和向量检索，从预设私域知识库中检索得到所述问题信根据所述问题信息、所述私域知识信息以及预先配置的智能体数据将所述第一提示词输入大模型中，通过所述大模型得到智能体获取第二提示词，将所述第二提示词和根据所述智能体调用链若不满足，根据所述执行结果、所述私域知识信息以及所述问将所述第三提示词输入所述大模型中，通过所述大模型得到更新后的智能体调用链基于所述更新后的执行结果输出针对所述问基于所述更新后的执行结果获取更新后的第二提示词，返回执行将利用M3E_embeding模型将所述问题信息转换为问题向量以及将预设知识库中的私域计算所述问题向量与各所述私域知识向量的向量相似度述预设知识库中召回与所述问题信息对应的候选利用BGE_reranker模型对所述候选私域3私域知识检索模块，用于基于语义检索和向量检索，从预智能体调用链路生成模块，用于根据所述问题信息链路包括需要调用的智能体信息以及智能体对应的调9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的4同场景下的Agent调用链路写为固定代码来解决细分专业领域的应用问题，存在资源损耗[0011]在其中一个实施例中，所述通过所述大模型确定所述执行结果是否满足条件之5[0020]利用M3E_embeding模型将所述问题信息转换为问题向量以及将预设知识库中的[0021]计算所述问题向量与各所述私域知识向量的向量相似度从所述预设知识库中召回与所述问题信息对应的候选私候选私域知识信息中确定与所述问题信息对应的调用链路包括需要调用的智能体信息以及智能体对应述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中所述的方6[0035]图2为一个实施例中大模型确定执行结果不满足条件的情况下，下一步骤的流程[0036]图3为另一个实施例中基于大模型MultiAgent与向量检索融合的智能机器人助理[0040]在大模型Copilot智能助手应用在私域知识问答的场景中，大模型在识别用户意7（通常使用嵌入技术并通过计算向量之间的相似度来进行检索，通过向量检索能够有效[0052]其中，预先配置的智能体数据库可以是指一个持有智能8输入到大模型以判断根据智能体调用链路调用对应的智能体所得到的执行结果是否满足并反馈给用户。域知识信息，将相关私域知识信息动态引入到大模型的提示词工程中以生成第一提示词，9表示候选的多个智能体；$RAG_RESULT表示从预设私域知识库中检索得到问题信息对应的表示根据智能体调用链路调用对应的智能体所得到的执行结果，Agent1output表示其中一个智能体的输出结果；$RAG_RESULT表示从预设私域知识库中检索得到问题信息对应的私域知识信息；继续进行工具链路规划即根据得到的执行结果进行新的智能体调用链路的[0130]步骤S41，利用M3E_embeding模型将问题信息转换为问题向量以及将预设知识库[0131]其中，M3E_embeding模型可以是指M3E（MassiveMixedMulti_lingual从预设知识库中召回与问题信息对应的候选私排序，以提高信息检索的准确性，其中，“BGE”代表“BidirectionalGenerative用该模型有助于对一组top_k文档进行重新排序[0141]本实施例中，通过在召回阶段采用M3E_embeding模型，在重排序阶段使用BGE_快速回应用户在专业领域可能会遇见的常见咨询，包括问题模板以及对应的解决方案等；通过大模型的大模型能力以得到智能体调用链路（如图3所示智能体调用链路可以包括智应的目标如果是则输出结果，如果不是则继续进行工具链路规划（更新智能体调用链度能力，让大模型不仅能理解请求，还能在调用合适Agent时充分参考私域知识库中的信[0197]在一个示例性的实施例中，用户问题信息的响应装置还模型将问题信息转换为问题向量以及将预设知识库中的私域知识信息转换为私域知识向统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备程序被处理器执行时以实现一种用户问题信