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龙图腾网获悉深圳数阔信息技术有限公司申请的专利基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统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：CN120746584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511257310.6，技术领域涉及：G06Q30/01；该发明授权基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统是由刘宝强;肖云飞;吴清森设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，包括以下步骤：S1、动态窗口生成：对客服与用户的对话轮次进行打分，根据打分结果动态更新并维护上下文窗口，再对窗口内的对话进行上下文重构；S2、多维度质检：将动态窗口内的对话文本输入大模型，通过定制化prompt触发模型输出预设字段；S3、聚类归因：采用kmeans算法和BERT向量化对大模型输出的相关内容进行语义聚类，再通过prompt对每个聚类结果生成总结性描述和可操作建议；S4、结果输出与应用：生成包含多维度质检结果和聚类结果的结构化json结果，用于api调用或可视化平台展示。本发明具有可以高效、精准、多维度的客服质检，可以提升克服服务质量等优点。

本发明授权基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的动态上下文窗口客服质检方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、动态窗口生成：基于客服与用户的原始对话流对客服与用户的对话轮次进行打分，根据打分结果动态更新并维护上下文窗口，再对窗口内的对话进行上下文重构； S2、多维度质检：将动态窗口内的对话文本输入大模型，通过定制化prompt触发模型输出预设字段，实现对基础指标、客户维度、客服维度及产品维度的分析； S3、聚类归因：采用kmeans算法和BERT向量化对大模型输出的相关内容进行语义聚类，再通过prompt对每个聚类结果生成总结性描述和可操作建议； S4、结果输出与应用：生成包含多维度质检结果和聚类结果的结构化json结果，用于api调用或可视化平台展示； 所述S1中对话轮次打分包括问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分且对话轮次打分通过问题密度得分、情绪波动得分、结构关键节点得分以及互动强度得分进行关键性得分计算，问题密度得分为判断该轮对话是否包含明确的用户诉求、反馈或咨询关键词，情绪波动得分为判断客户情绪是否发生明显变化，结构关键节点得分为判断对话是否处于关键阶段，互动强度得分为判断当前轮次是否引发了密集的交互其中，关键性得分计算公式为： 关键性得分=1×问题密度得分+2×情绪波动得分+3×结构关键节点得分+4×互动强度得分，其中1～4为调优权重； 所述S1中上下文窗口队列的容量由最大token长度限制决定，动态更新窗口采用保留策略、剔除策略以及冷启动策略； 保留策略：优先保留得分最高的若干轮对话； 剔除策略：若窗口总token数超出限制，剔除当前累计得分最低的轮次； 冷启动策略：对新进入的对话，前N轮默认保留。

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