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申请/专利权人：火离科技(上海)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说是一种基于知识增强型级联AI专家的远程协助方法，本发明将远程协助过程拆解为多个环节，并用多个AI模型顺次处理各个环节，以级联的方式为用户提供AI专家远程协助服务，可溯源并优化相应的AI模型，系统的解释性大大提高，同时并可利用检索增强生成（RAG）技术，使LLM从外部知识库中检索相关信息，提高LLM回答的准确性和可靠性，有效缓解LLM的“幻觉”问题，从而为用户提供更准确和可靠的技术支持，显著提升用户体验。

主权项：1.一种基于知识增强型级联AI专家的远程协助方法，其特征在于，包括S1训练阶段、S2优化阶段和S3运行阶段；所述训练阶段具体为：S1-1，利用AI视觉检测模型、AI声纹识别模型、AI分类模型和可检索的知识库实现人工技术专家对远程协助任务的视觉诊断、听觉诊断、经验诊断并给出解决方案；S1-2，所述AI视觉检测模型、所述AI声纹识别模型和所述AI分类模型通过历史数据、数字资产和归档资料中收集和标注图像-问题映射、声音-问题映射和问题-错误码映射作为样本，对相关AI模型进行训练；S1-3，所述可检索的知识库通过历史数据、数字资产和归档资料中收集错误码-解决方案映射并对其进行建立；所述优化阶段具体为：S2-1，部署AI模型建立测试环境：将LLM、AI视觉检测模型、AI声纹识别模型、AI分类模型、可检索知识库以级联的方式进行部署来建立测试环境，具体步骤为：S2-1-1，首先调用LLM引导用户对问题现场进行拍照，并调用AI视觉检测模型初步判断问题所在；S2-1-2，调用LLM引导用户对问题现场进行录音，并调用AI声纹识别模型再次判断问题所在；S2-1-3，将两次判断结果及用户对问题的描述，输入到AI分类模型中可得出用户此次问题对应的错误码；S2-1-4，系统根据错误码在所述可检索的知识库中查到问题的解决方案，并由LLM根据用户求助的上下文做内容个性化后完成输出；S2-2，技术专家研判系统结果：人工技术专家根据协助任务的内容判断所述S2-1-4得到的结果是否准确，若正确则此任务完成，若未解决则需要人工技术专家对问题倒查，通过每一步的输入输出来定位所述AI视觉检测模型、所述AI声纹识别模型、所述AI分类模型以及所述可检索的知识库中的错误；S2-3，优化AI模型：S2-3-1，通过增加对应的训练样本来提高AI模型在类似案例中的预测精度，并重新进行部署并跳转到所述S2-1重启优化测试；S2-3-2，持续运行所述S2-1～S2-2，直至对所有的远程协助任务均给出正确的解决方案；所述运行阶段具体为：S3-1，部署AI模型建立生成环境：将LLM、所述AI视觉检测模型、所述AI声纹识别模型、所述AI分类模型和所述可检索知识库以级联的方式进行部署来建立生成环境，具体步骤为：S3-1-1，调用LLM引导用户对问题现场进行拍照，并调用所述AI视觉检测模型初步判断问题所在；S3-1-2，调用LLM引导用户对问题现场进行录音，并调用所述AI声纹识别模型再次判断问题所在；S3-1-3，将所述S3-1-1和所述S3-1-2两次判断的结果输入到所述AI分类模型中得出此次问题对应的错误码；S3-1-4，根据错误码在所述可检索的知识库中查到问题的解决方案，并由LLM根据远程协助求助的上下文做内容个性化后完成输出；S3-2，技术专家介入解决未知案例：对于未收录的案例，无法根据错误码在所述可检索的知识库中查到对应的解决方案时，通过呼叫技术专家介入，按照传统的方式解决远程协助的问题，并全程记录这类未知案例的解决过程，并周期性的利用此类运行记录对所述AI视觉检测模型、AI声纹识别模型、AI分类模型和所述可检索的知识库进行优化。

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