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摘要：本发明公开了基于大模型的高校招生录取分数线查询系统的工作方法，涉及信息处理技术领域，解决了目前分数线查询系统在面对大量考生咨询时，信息处理效率低下和查询结果准确性低的技术问题；包括：利用问题识别大模型对咨询问题进行问题类别识别；当识别为“分数线类问题”时，利用多轮对话交互，通过信息收集模块分别收集客户的科类、专业和生源地信息，以进行数据库查询，得到用户所需的分数线信息；若识别结果不是“分数线类问题”，则进入FAQ模块，对问题进行向量召回，得到最相似的问题及相似度得分；对于召回得分低于预设阈值的问题，利用RAG检索增强，对问题进行深入分析和回答，从而满足用户的复杂查询需求，提高查询效率。
主权项：1.基于大模型的高校招生录取分数线查询系统的工作方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：考生或电话咨询者通过电话进线，系统使用TTS技术将语音咨询问题转换为文本；然后系统利用问题识别大模型对转换后的文本进行问题类别识别，判断用户咨询的问题是否属于“分数线类问题”；步骤二：当识别为“分数线类问题”时，系统自动进入分数线查询流程，系统和客户进行多轮对话，通过信息收集模块分别收集客户的科类、专业和生源地信息；根据收集的信息进行数据库查询，得到用户所需的分数线信息；步骤三：若识别结果不是“分数线类问题”，则系统进入FAQ模块；在FAQ模块中，系统对问题进行向量召回，得到最相似的问题及相似度得分；步骤四：对于召回得分高于预设阈值的问题，系统直接将问题对应答案返回给用户；对于召回得分低于预设阈值的问题，系统将问题转交给RAG模块；RAG模块利用检索增强技术，结合大模型的生成能力，对问题进行深入分析和回答。
全文数据：
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百度查询： 科讯嘉联信息技术有限公司 基于大模型的高校招生录取分数线查询系统的工作方法
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