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龙图腾网获悉广州九四智能科技有限公司申请的专利基于LLM的客户意图识别与响应系统、方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119808789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411850364.9，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于LLM的客户意图识别与响应系统、方法、设备及介质是由刘嗣平设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM的客户意图识别与响应系统、方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LLM的客户意图识别与响应系统、方法、设备及介质，涉及智能对话技术领域，该系统包括：多模态输入处理单元，用于采集并融合智能语音外呼系统的多源交互数据，形成多维度输入表示；动态上下文增强LLM单元，其基于多维度输入表示和预设知识库进行语境理解，生成用户特征画像；强化学习对话策略生成单元，用于根据用户特征画像动态生成对话策略，并基于对话策略生成响应内容；多模态输出单元，用于将响应内容转换为多模态输出信息，并根据实时场景参数对多模态输出信息进行自适应调整。本发明实现了对用户意图的精准识别和智能响应，显著提升了智能对话系统的交互体验和服务质量。

本发明授权基于LLM的客户意图识别与响应系统、方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于LLM的客户意图识别与响应系统，其特征在于，包括： 多模态输入处理单元，用于采集并融合智能语音外呼系统的多源交互数据，形成多维度输入表示； 动态上下文增强LLM单元，其基于所述多维度输入表示和预设知识库进行语境理解，生成用户特征画像； 强化学习对话策略生成单元，用于根据所述用户特征画像动态生成对话策略，并基于所述对话策略生成响应内容； 多模态输出单元，用于将所述响应内容转换为多模态输出信息，并根据实时场景参数对所述多模态输出信息进行自适应调整； 生成所述用户特征画像的过程包括如下步骤： 所述动态上下文增强LLM单元获取所述多维度输入表示，并输入至预训练的特征转换网络，得到初始特征向量；从所述预设知识库中检索与当前交互场景相关的历史交互记录和产品信息，生成知识特征向量；采用注意力融合机制将所述初始特征向量与所述知识特征向量组合，生成组合嵌入向量； 构建多层次上下文窗口，在每个上下文窗口中分别计算所述组合嵌入向量与窗口内历史交互信息的多个关键指标；基于所述关键指标之间的交叉关联设计递减衰减函数，对不同时间尺度的上下文信息分配权重系数，生成动态权重矩阵； 将所述组合嵌入向量与所述动态权重矩阵输入至大语言模型，提取用户意图特征；基于注意力机制对所述用户意图特征进行多头解析，分别得到显性意图向量、隐性意图向量和情感倾向向量；将所述显性意图向量、隐性意图向量和情感倾向向量进行融合，生成用户特征画像； 所述关键指标包括语义相似度、情感波动率和话题连贯性； 基于所述关键指标之间的交叉关联设计递减衰减函数包括： 基于所述语义相似度、情感波动率和话题连贯性的交叉关联设计动态调整规则； 基于所述动态调整规则生成递减衰减函数。

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