基于大语言模型RAG搭建智能电话小结流程

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2025058

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基于大语言模型RAG搭建智能电话小结流程

更新时间：2025-05-13

- 基于大语言模型RAG搭建智能电话小结流程
- Telecommunications Science Vol. 41, Issue Z1, Pages: 23-27(2025)
- 作者机构：
  
  中国电信股份有限公司上海分公司客服服务中心，上海 200120
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2025058
  CLC： TP393
- Received：03 November 2024，
  
  Revised：2025-02-12，
  
  Published：25 March 2025
- 稿件说明：
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徐奕婷,崔珊珊.基于大语言模型RAG搭建智能电话小结流程[J].电信科学,2025,41(Z1):23-27.

[J]. Telecommunications Science, 2025, 41(Z1): 23-27.
徐奕婷,崔珊珊.基于大语言模型RAG搭建智能电话小结流程[J].电信科学,2025,41(Z1):23-27. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2025058.

[J]. Telecommunications Science, 2025, 41(Z1): 23-27. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2025058.

摘要

面向电话客服场景的智能标签生成需求，基于检索增强生成（RAG）技术构建了智能电话小结流程。通过BGE-M3-Embedding模型结合Milvus库的向量检索，实现对用户诉求的精准匹配，并借助提示词工程优化模型生成最符合的标签。在检索增强生成方法的对比实验中，RAG流程的测试集准确率相比传统训练方法提升了20%，召回率达到了0.95。结果表明，基于RAG的智能电话小结流程具备高度的可靠性和灵活性，能够为复杂通话场景下的客服系统提供有力支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

RADFORD A , NARASIMHAN K , SALIMANS T , et al . Improving language understanding by generative pre-training [J ] . OpenAI preprint , 2018 : 1 - 12 .

DU Z X , QIAN Y J , LIU X , et al . GLM: general language model pretraining with autoregressive blank infilling [J ] . arXiv preprint , arXiv: 2103.10360 , 2021 .

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