[发明专利]一种多模型智能机器人系统及构建方法

权利要求书

1.一种多模型智能机器人系统，其特征在于，包括：数字化运营服务层，包含策略中心、运营中心及基础服务；其中，

所述策略中心用于调度及决策使用多种机器人模型以应对不同特征的客户响应，包括：话术服务策略、音色服务策略、机器人模型优选策略、客户时序策略；

所述运营中心用于多模态智能机器人的数据分析及模型训练，包含：数字化分析、深度学习训练、多租户管理；

所述基础服务，用于提供所述数字化运营服务的标准管理功能服务，包括：模块化基础服务；

智能中台层，用于响应所述数字化运营服务层，提供多个支持语义理解及任务式多轮语音对话服务的机器人模型，包含：机器人模型A、机器人模型B两套人机对话模型；

数据服务层，用于提供所述数据化运营服务层及所述智能中台层的数据存储及查询服务；

接口服务层，用于对接所述数字化运营服务层、所述智能中台层和所述数据服务层提供的相应的标准服务接口以调用，包括采用多渠道业务扩展接口，用于快速接入各渠道服务。

2.根据权利要求1所述的多模型智能机器人系统，其特征在于，所述策略中心包括话术服务策略、音色服务策略、机器人模型优选策略以及客户时序策略，所述话术服务策略、所述音色服务策略、所述机器人模型优选策略以及所述客户时序策略并行服务，其中，

所述话术服务策略，用于根据预设的策略计算客户特征，并根据所述客户特征的对话内容决策提供文本以及对话交互服务；

所述音色服务策略，用于根据所述客户特征的语音决策采用对话的音色和音调；

所述机器人模型优选策略，用于根据所述客户特征选取最佳的机器人模型；

所述客户时序策略，用于根据所述客户特征决策与客户沟通的时机。

3.根据权利要求2所述的多模型智能机器人系统，其特征在于，所述运营中心包括数字化分析、深度学习训练、多租户管理；

其中，所述数字化分析、所述深度学习训练和所述多租户管理并行服务，其中，

所述数字化分析，用于获取客户意图数据、业务效益数据以及话务数据，分别进行所述客户意图数据分析、业务效益数据分析以及话务数据分析，根据每个所述分析的结果调整服务策略；

所述深度学习训练，用于根据预设的聚类算法、新增推荐数据和歧义分析算法进行语义理解模型的自动化分析、测试及训练优化，形成多业务能力模型；

所述多租户管理，用于根据采用多租户模式组建模式，支持多业务类型租户隔离管理。

4.根据权利要求1所述的多模型智能机器人系统，其特征在于，所述模块化基础服务，包括：

报表服务，用于提供可配置化数据分析报表，实现分析多维度数据的展示；

规则引擎，用于提供可视化机器人服务策略规则的配置、修改、发布；

用户权限：用于配置允许登录数字化运营服务操作界面的用户、该用户对应的所属角色及访问权限；

批次服务：用于计算客户特征数据，采用批量数据并行计算的方法进行计算；

配置服务：用于对智能机器人系统的业务参数、技术参数进行管理及登记；

日志服务：用于对服务接口的调用情况日志进行展示，包括服务接口调用信息和服务接口返回信息。

5.根据权利要求1所述的多模型智能机器人系统，其特征在于，所述机器人模型A和机器人模型B，采用语义理解模型、语音识别模型和语音合成模型引擎，实现机器人对话服务能力；其中，

所述语义理解模型，采用深度学习的方法获取所述多模型智能机器人系统的任务式对话、多轮交互、上下文理解、随机打断、主动打断和全局知识应答；

所述语音识别模型，采用深度学习的方法将语音信息转换成为文本信息；

所述语音合成模型，采用深度学习的方法将文本合成语音，所述语音包括男声或女生的严肃版发音和温柔版发音。

6.根据权利要求1所述的多模型智能机器人系统，其特征在于，所述数据服务层，采用REDIS缓存服务器缓存预存的查询数据。