客服应答结果的生成方法及装置、存储介质、计算机设备与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域以及医疗健康领域，特别是涉及一种客服应答结果的生成方法及装置、存储介质、计算机设备。


背景技术：

2.随着互联网的高速发展，在人们的生活中越来越多的事情能够通过互联网完成，例如，医疗咨询、网上购物、线上购药、参投保险等，为了向用户提供更好的服务，各大平台均会配置客服系统。作为最接近用户的服务之一，不但肩负着专业知识的宣传、相关业务的拓展、售前售后的咨询，同时更直接影响着业务量的提升。
3.目前，现有的客服系统通常是依赖于预定义的问答规则以及模板来生成针对用户问题的应答结果的。然而，由于生成过程个性化较差，缺乏针对性，导致无法提供准确、个性化的应答结果。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供一种客服应答结果的生成方法及装置、存储介质、计算机设备，主要目的在于改善现有由于生成过程个性化较差，缺乏针对性，导致无法提供准确、个性化的应答结果的问题。
5.依据本技术一个方面，提供了一种客服应答结果的生成方法，包括：
6.接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；
7.在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；
8.基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。
9.优选的，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息之前，所述方法还包括：
10.收集所述预设领域的专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果，建立预设领域专业知识数据库。
11.优选的，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息之前，所述方法还包括：
12.基于预设分类规则将所述专业知识信息、所述历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并存储于对应的存储区域。
13.优选的，所述方法还包括：
14.按照预设时间间隔周期性收集所述预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服
问题及相应的历史客服应答结果；
15.根据所述预设分类规则将所述更新专业知识信息、所述更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并基于完成分类的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果对各个所述存储区域的存储内容进行更新处理。
16.优选的，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息，具体包括：
17.获取所述目标用户的保单文本；
18.基于预设保单解析模型对所述保单文本进行解析处理，得到对应的基本信息。
19.优选的，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息，还包括：
20.基于预设校验规则对所述基本信息进行校验处理，得到校验后的基本信息；
21.所述获取所述目标用户的基本信息，具体包括：
22.获取所述目标用户校验后的基本信息。
23.优选的，所述客服应答结果包括与所述客服问题相关联的专业知识信息以及对应的政策规则信息。
24.依据本技术另一个方面，提供了一种客服应答结果的生成装置，包括：
25.接收模块，用于接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；
26.查找模块，用于在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；
27.生成模块，用于基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。
28.优选的，所述接收模块之前，所述装置还包括：
29.建立模块，用于收集所述预设领域的专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果，建立预设领域专业知识数据库。
30.优选的，所述接收模块之前，所述装置还包括：
31.分类模块，用于基于预设分类规则将所述专业知识信息、所述历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并存储于对应的存储区域。
32.优选的，所述装置还包括：
33.收集模块，用于按照预设时间间隔周期性收集所述预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果；
34.更新模块，用于根据所述预设分类规则将所述更新专业知识信息、所述更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并基于完成分类的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果对各个所述存储区域的存储内容进行更新处理。
35.优选的，所述接收模块，具体包括：
36.获取单元，用于获取所述目标用户的保单文本；
37.解析单元，用于基于预设保单解析模型对所述保单文本进行解析处理，得到对应的基本信息。
38.优选的，所述接收模块，还包括：
39.校验单元，用于基于预设校验规则对所述基本信息进行校验处理，得到校验后的基本信息；
40.所述接收模块，具体用于：
41.获取所述目标用户校验后的基本信息。
42.优选的，所述客服应答结果包括与所述客服问题相关联的专业知识信息以及对应的政策规则信息。
43.根据本技术的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述客服应答结果的生成方法对应的操作。
44.根据本技术的再一方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
45.所述存储器用于存放至少一条可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述客服应答结果的生成方法对应的操作。
46.借由上述技术方案，本技术实施例提供的技术方案至少具有下列优点：
47.本技术提供了一种客服应答结果的生成方法及装置、存储介质、计算机设备，首先接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；其次在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；最后基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。与现有技术相比，本技术实施例通过对用户的保单文本进行解析得到用户的基本信息，再在数据库中根据基本信息查找预存的专业知识信息以及根据用户的客服问题查找预存的历史客服问题及历史客服应答结果，最后根据查找结果以及用户的客服问题生成本次客服应答结果，通过获取用户的基本信息，以掌握用户的个性化特征，再根据该个性化特征在数据库中预存的专业知识中查找相匹配的内容，通过提高生成过程的个性化程度以及针对性程度，以使得生成应答结果的准确率得以提高，同时更加符合用户的需求。
48.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
49.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
50.图1示出了本技术实施例提供的一种客服应答结果的生成方法流程图；
51.图2示出了本技术实施例提供的专业知识数据库建立流程图；
52.图3示出了本技术实施例提供的保单解析流程图；
53.图4示出了本技术实施例提供的一种客服应答结果的生成装置组成框图；
54.图5示出了本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
55.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
56.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
57.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
58.基于此，在一个实施例中，如图1所示，提供了一种客服应答结果的生成方法，以该方法应用于服务器等计算机设备为例进行说明，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network,cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，如智能医疗系统、数字医疗平台等。上述方法包括以下步骤：
59.101、接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取目标用户的基本信息。
60.其中，以医疗保险为例，基本信息可以包括但不限于投保人身份信息、医疗保险种类、保障范围、保障额度、特约条款等；预设保单解析模型可以用于对保单进行解析得到目标用户的基本信息。本技术实施例中，当前执行端为网络平台的客服系统，例如，保险网络平台的客服系统、医疗网络平台的客服系统、购物平台的客服系统等，在接收目标用户发起的客服问题时，获取其基本信息，例如，医疗保险可以获取投保人身份信息、医疗保险种类、保障范围、保障额度、特约条款等基本信息；医疗网络平台可以获取患者身份信息、历史病历报告、过敏史等基本信息；购物平台可以获取用户身份信息、历史购买记录等基本信息。
61.102、在预设领域专业知识数据库中，根据客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据基本信息查找相匹配的专业知识信息。
62.其中，预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及预设领域的专业知识信息；预设领域专业知识数据库是根据不同领域专业知识预先建立的，其中包括该领域的专业知识以及相关的政策规则等，例如，医疗保险领域专业知识数据库中可以存有各个保险种类的定义以及对应的保障范围、承保要求等；医疗领域专
业知识数据库中可以存有不同病症对应的症状、治疗方式等；电商领域专业知识数据库中可以存有不同商品的发货周期、售后服务范围等。历史客服问题可以根据不同历史客户所提出的客服问题进行存储生成，优选的，相应的历史客服应答结果可以根据提出该问题的历史用户的满意度进行筛选得到，例如，有多个用户均发起过历史客服问题a，对各个用户得到的应答结果进行分类发现可分为5种，此时，可以统计这5中应答结果的客户满意度，筛选出满意度最高的应答结果作为历史客服问题a相应的历史客服应答结果。本技术实施例中，在查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及相匹配的专业知识信息时，可能会匹配出多个结果，此时，优选的，可以采用设置相似度阈值(用于表征匹配出的结果与当前客服问题以及目标用户的基本信息的相似度的最低标准)、权威性排序(即该匹配结果的来源，技术手册》行业标准》网络收集)等筛选标准的方式，从多个结果中筛选出最优结果。
63.需要说明的是，查找方法可以是文本匹配算法，例如，基于关键词的匹配方法、基于相似度计算的匹配方法等。
64.103、基于预设语言模型，根据客服问题、历史客服问题、历史客服应答结果、专业知识信息生成客服问题对应的客服应答结果。
65.其中，客服应答结果包括与客服问题相关联的专业知识信息以及对应的政策规则信息；预设语言模型可以是gpt等大语言模型，可以将实施例步骤102中匹配得到的相近问题以及预设领域专业知识库中的专业术语，根据用户的基本信息转化为日常表达。本技术实施例中，示例性的，经过实施例步骤102得到客服问题(被保险人的要求是什么？)专业知识信息(被保险人：除另有约定外，初次投保时年龄为出生满30天至70周岁(释义二)(含70周岁)，能正常工作、生活且符合健康告知的自然人，可作为本合同的被保险人。被保险人年满105周岁前(含105周岁)，保险期间届满，投保人可以重新向保险人申请投保本产品，并经过保险人同意，交纳保险费，获得新的保险合同。本合同的投保人应为具有完全民事行为能力的被保险人本人或对被保险人有保险利益的其他人)，则生成的客服应答结果(问：被保险人的要求是什么？
66.答：年龄要求：被保险人必须是初次投保时年满30天至70周岁(含70周岁)之间的自然人。换言之，被保险人的年龄在30天到70周岁之间。健康要求：被保险人需要符合健康告知的要求。健康告知是指被保险人在投保时对自身健康状况进行申报，包括已知的疾病、症状、医疗历史等。被保险人需要按实告知自己的健康情况，并配合保险公司进行健康核保。能力要求：被保险人必须能够正常工作和生活。这意味着被保险人应该没有严重的身体或精神状况，能够自理和从事日常活动。另外，根据提供的信息，被保险人在年满105周岁前(含105周岁)，保险期间届满后可以重新申请投保，并经保险公司同意并支付保险费用，获得新的保险合同。这意味着被保险人在保险期间届满之后，有机会继续保持保险保障，但需要重新申请并经过保险公司的审核。)
67.与现有技术相比，本技术实施例通过对用户的保单文本进行解析得到用户的基本信息，再在数据库中根据基本信息查找预存的专业知识信息以及根据用户的客服问题查找预存的历史客服问题及历史客服应答结果，最后根据查找结果以及用户的客服问题生成本次客服应答结果，通过获取用户的基本信息，以掌握用户的个性化特征，再根据该个性化特征在数据库中查找相匹配的预存内容，通过提高生成过程的个性化程度以及针对性程度，
以使得生成应答结果的准确率得以提高，同时更加符合用户的需求。
68.在一个本发明实施例中，为了进一步限定及说明，如图2所示，实施例步骤101接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取目标用户的基本信息之前，实施例方法还包括：
69.201、收集预设领域的专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果，建立预设领域专业知识数据库。
70.本技术实施例中，以保险行业为例，专业知识信息包括专业知识信息(例如，各品类保险产品的特点、覆盖范围(如健康险的健康告知；重疾险的覆盖范围是哪些疾病等、保险费计算方法等)以及对应的政策规则信息(例如，重疾险中重疾的定义；车险的保障范围和免责范围等)；历史客服问题及相应的历史客服应答结果为用户常见的问题和对应的解答可以包括保险购买流程、理赔流程、保单续期等。
71.202、基于预设分类规则将专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并存储于对应的存储区域。
72.优选的，为了提高查找速度，本技术实施例中，可以将预设领域专业知识数据库中存储的内容根据类别进行存储。其中，预设分类规则可以是按照保险产品类型、按照保单操作流程、按照理赔流程等。
73.203、按照预设时间间隔周期性收集预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果。
74.204、根据预设分类规则将更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并基于完成分类的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果对各个存储区域的存储内容进行更新处理。
75.由于预设领域专业知识数据库中包含有专业知识信息以及对应的政策规则信息，并且政策规则时常有更新，优选的，本技术实施例中，可以按照预设时间间隔(如，1月、1季度等)周期性收集预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以保证数据库中存储内容的准确性和实时性。进一步的，可以将获取到的更新信息按照与实施例步骤202中相同的分类规则进行分类，并对相对应的存储区域中的存储内容进行更新。
76.在一个本发明实施例中，为了进一步限定及说明，如图3所示，实施例步骤101接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取目标用户的基本信息，具体包括：
77.301、获取目标用户的保单文本；
78.302、基于预设保单解析模型对保单文本进行解析处理，得到对应的基本信息。
79.本技术实施例中，预设保单解析模型可以基于seq2seq框架构建，包括编码器encoder和解码器decoder，其中，编码器encoder用于将保单文本中的内容编码为用于通讯传输的信号形式，解码器decoder用于将信号形式解码为字符形式，以完成对保单文本的解析，从而得到目标用户的基本信息包括投保人身份信息、保险种类、保障范围、保障额度、特约条款等，示例性的，解析得到的基本信息可以表示为下列形式：保险种类：xxxx，保障范围：xxxx，保障额度：xxxx。
80.303、基于预设校验规则对基本信息进行校验处理，得到校验后的基本信息。
81.本技术实施例中，预设校验规则可以是预设的格式校验规则、预设的范围校验规
则、预设的逻辑校验规则等，通过对解析得到的基本信息进行校验，以起到清洗校验的目的，从而实现基本信息的准确性以及一致性，同时还可以起到对基本数据进行修正以及纠错的目的，从而排除无效、错误的信息。
82.相应的，实施例步骤101获取目标用户的基本信息，具体包括：获取目标用户校验后的基本信息。
83.本技术提供了一种客服应答结果的生成方法，首先接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；其次在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；最后基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。与现有技术相比，本技术实施例通过对用户的保单文本进行解析得到用户的基本信息，再在数据库中根据基本信息查找预存的专业知识信息以及根据用户的客服问题查找预存的历史客服问题及历史客服应答结果，最后根据查找结果以及用户的客服问题生成本次客服应答结果，通过获取用户的基本信息，以掌握用户的个性化特征，再根据该个性化特征在数据库中查找相匹配的预存内容，通过提高生成过程的个性化程度以及针对性程度，以使得生成应答结果的准确率得以提高，同时更加符合用户的需求。
84.进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本技术实施例提供了一种客服应答结果的生成装置，如图4所示，该装置包括：
85.接收模块41，查找模块42，生成模块43。
86.接收模块41，用于接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；
87.查找模块42，用于在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；
88.生成模块43，用于基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。
89.在具体的应用场景中，所述接收模块之前，所述装置还包括：
90.建立模块，用于收集所述预设领域的专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果，建立预设领域专业知识数据库。
91.在具体的应用场景中，所述接收模块之前，所述装置还包括：
92.分类模块，用于基于预设分类规则将所述专业知识信息、所述历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并存储于对应的存储区域。
93.在具体的应用场景中，所述装置还包括：
94.收集模块，用于按照预设时间间隔周期性收集所述预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果；
95.更新模块，用于根据所述预设分类规则将所述更新专业知识信息、所述更新历史
客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并基于完成分类的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果对各个所述存储区域的存储内容进行更新处理。
96.在具体的应用场景中，所述接收模块，具体包括：
97.获取单元，用于获取所述目标用户的保单文本；
98.解析单元，用于基于预设保单解析模型对所述保单文本进行解析处理，得到对应的基本信息。
99.在具体的应用场景中，所述接收模块，还包括：
100.校验单元，用于基于预设校验规则对所述基本信息进行校验处理，得到校验后的基本信息；
101.所述接收模块，具体用于：
102.获取所述目标用户校验后的基本信息。
103.在具体的应用场景中，所述客服应答结果包括与所述客服问题相关联的专业知识信息以及对应的政策规则信息。
104.本技术提供了一种客服应答结果的生成装置，首先接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；其次在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；最后基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。与现有技术相比，本技术实施例通过对用户的保单文本进行解析得到用户的基本信息，再在数据库中根据基本信息查找预存的专业知识信息以及根据用户的客服问题查找预存的历史客服问题及历史客服应答结果，最后根据查找结果以及用户的客服问题生成本次客服应答结果，通过获取用户的基本信息，以掌握用户的个性化特征，再根据该个性化特征在数据库中查找相匹配的预存内容，通过提高生成过程的个性化程度以及针对性程度，以使得生成应答结果的准确率得以提高，同时更加符合用户的需求。
105.根据本技术一个实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有至少一条可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的客服应答结果的生成方法。
106.基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施场景所述的方法。
107.图5示出了根据本技术一个实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，本技术具体实施例并不对计算机设备的具体实现做限定。
108.如图5所示，该计算机设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communications interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
109.其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
110.通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
111.处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述客服应答结果的生成方法实施例中的相关步骤。
112.具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
113.处理器502可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。计算机设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
114.存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
115.程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：
116.接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；
117.在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；
118.基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。
119.存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理上述客服应答结果的生成的实体设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。
120.本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
121.可能以许多方式来实现本技术的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本技术的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本技术的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本技术实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本技术的方法的机器可读指令。因而，本技术还覆盖存储用于执行根据本技术的方法的程序的记录介质。
122.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本技术的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本技术不限制于任何特定的硬件和软件结合。
123.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种客服应答结果的生成方法，其特征在于，包括：接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息之前，所述方法还包括：收集所述预设领域的专业知识信息、历史客服问题及相应的历史客服应答结果，建立预设领域专业知识数据库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息之前，所述方法还包括：基于预设分类规则将所述专业知识信息、所述历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并存储于对应的存储区域。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：按照预设时间间隔周期性收集所述预设领域的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果；根据所述预设分类规则将所述更新专业知识信息、所述更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果进行分类处理，并基于完成分类的更新专业知识信息、更新历史客服问题及相应的历史客服应答结果对各个所述存储区域的存储内容进行更新处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息，具体包括：获取所述目标用户的保单文本；基于预设保单解析模型对所述保单文本进行解析处理，得到对应的基本信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息，还包括：基于预设校验规则对所述基本信息进行校验处理，得到校验后的基本信息；所述获取所述目标用户的基本信息，具体包括：获取所述目标用户校验后的基本信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客服应答结果包括与所述客服问题相关联的专业知识信息以及对应的政策规则信息。8.一种客服应答结果的生成装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；查找模块，用于在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信
息，所述预设领域专业知识数据库中存储有历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及所述预设领域的专业知识信息；生成模块，用于基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。9.一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条可执行指令，其特征在于，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的客服应答结果的生成方法对应的操作。10.一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一条可执行指令，其特征在于，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的客服应答结果的生成方法对应的操作。

技术总结
本申请公开了一种客服应答结果的生成方法及装置、存储介质、计算机设备，涉及人工智能技术领域以及医疗健康领域，主要目的在于改善现有由于生成过程个性化较差，缺乏针对性，导致无法提供准确、个性化的应答结果的问题。包括：接收目标用户发起的客服问题，基于预设保单解析模型获取所述目标用户的基本信息；在预设领域专业知识数据库中，根据所述客服问题查找相匹配的历史客服问题及相应的历史客服应答结果，以及根据所述基本信息查找相匹配的专业知识信息；基于预设语言模型，根据所述客服问题、所述历史客服问题、所述历史客服应答结果、所述专业知识信息生成所述客服问题对应的客服应答结果。主要用于生成客服应答结果。客服应答结果。主要用于生成客服应答结果。客服应答结果。主要用于生成客服应答结果。


技术研发人员：徐衔
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2023.07.24
技术公布日：2023/10/8