摘要
本发明公开了一种基于大模型的智能客服对话生成方法,基于输入数据提取不同模态的结构化特征,利用知识图谱匹配任务标签,获得任务相关性优化后的模态特征矩阵,之后根据该态特征矩阵,生成修正后的调整特征矩阵,结合历史调整特征矩阵,进行加权融合和线性变换,生成任务分支特征向量,对每个任务分支进行量化评分,基于相关性得分对分支按优先级排序,最后根据优先级结果及背景知识上下文动态构造Prompt,通过大语言模型生成回复文本。本方案可以有效融合多模态数据,并全面挖掘不同模态输入隐含的信息,保证了在多模态输入复杂场景中的语义可靠性和任务执行鲁棒性,通过将任务描述嵌入与知识图谱进行相似度匹配,提升了系统的智能性和稳定性。