本發明涉及音頻文本分析領域，特別涉及一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法及系統。

背景技術：

1、在房地產銷售過程中，銷售通過ai工牌將錄音轉文本后，如何有效分析和提煉客戶的有效信息，以便顧問能夠快速把握客戶需求，增強成交率，成為亟待解決的問題。目前的挑戰包括：1、文本信息龐雜，難以快速提取有效信息。2、缺乏靈活的模型選擇機制，導致無法針對不同類型的信息進行高效分析。3、僅依賴于正則表達式或單一模型，容易造成信息提煉不準確，影響決策。4、總任務依賴硬編碼、長事務更新任務狀態，難以保證任務狀態最終一致性。

技術實現思路

1、針對現有技術中存在的問題，提供了一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法及系統，通過結合規則引擎和大模型實現多層次話術分析，從音頻文本中提取命中的信息。

2、本發明第一方面提出了一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，包括：

3、配置不同業務類型的分析模型；

4、獲取ai工牌采集并轉寫的音頻文本；

5、根據業務類型選擇相應的分析模型對音頻文本進行分析；

6、建立并執行分析任務，其中，通過不同工作線程并行負責任務調度、任務超時管理以及任務狀態推導；

7、獲取音頻文本的分析結果。

8、作為一種優選方案，所述分析模型的業務類型包括銷講、挖需、風控和標簽；分析模型包括相應業務類型下的話術點，每個話術點根據需求配置有相應的規則引擎算法或大模型算法。

9、作為一種優選方案，所述根據業務類型選擇相應的分析模型對音頻文本進行分析包括：選擇一個或同時選擇多個分析模型并行分析音頻文本。

10、作為一種優選方案，建立分析任務過程包括：

11、建立主任務表；所述主任務表中存儲有所有主任務及對應任務狀態；

12、根據待分析的音頻文本數量創建相應數量的主任務；

13、根據選擇的分析模型數量在相應主任務下創建相應數量的子任務；

14、初始化主任務和子任務狀態為待分析。

15、作為一種優選方案，在執行分析任務時，每個子任務采用分析模型下單一大模型或規則引擎算法進行nlp文本分析。

16、作為一種優選方案，所述任務調度過程包括：

17、掃描主任務表中待分析的主任務；

18、對于每個待分析的主任務，若音頻文本轉寫完成，根據子任務向廠商發起nlp分析，發起成功后將子任務、主任務的狀態分別更新為分析中，發起失敗則將子任務、主任務狀態更新為分析失敗；若音頻文本轉寫失敗，則將子任務、主任務的狀態分別更新為分析失敗。

19、作為一種優選方案，所述任務超時管理包括：

20、掃描主任務表中待分析的主任務；

21、查詢待分析主任務的執行時間，若執行時間大于閾值，則將子任務、主任務狀態更新為分析失敗。

22、作為一種優選方案，所述任務狀態推導包括：

23、掃描主任務表中待分析的主任務；

24、查詢主任務下所有子任務狀態，根據子任務的狀態更新主任務的狀態。

25、作為一種優選方案，所述根據子任務的狀態更新主任務的狀態，具體包括：

26、若主任務下存在一個子任務狀態為分析失敗，則主任務狀態更新為分析失敗；

27、若主任務下所有子任務狀態均為分析成功，則主任務狀態更新為分析成功；

28、若主任務下存在一個子任務狀態為分析中且其他子任務狀態不為分析失敗，則主任務狀態保持為分析中。

29、本發明第二方面提出了一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析系統，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有能夠被處理器加載并執行如第一方面所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法對應的計算機程序。

30、與現有技術相比，采用上述技術方案的有益效果為：

31、(1)分析流程多級推導狀態，耦合性降低，狀態一致性增強

32、(2)有效提升客戶信息的提取效率，減少人工干預。

33、(3)在實際應用中，信息提煉的準確率提升至少30％，增強顧問的客戶洞察能力。

34、(4)形成一個可擴展的規則引擎框架，便于后續模型的引入和升級。

技術特征：

1.一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述分析模型的業務類型包括銷講、挖需、風控和標簽；分析模型包括相應業務類型下的話術點，每個話術點根據需求配置有相應的規則引擎算法或大模型算法。

3.根據權利要求1或2所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述根據業務類型選擇相應的分析模型對音頻文本進行分析包括：選擇一個或同時選擇多個分析模型并行分析音頻文本。

4.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，建立分析任務過程包括：

5.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，在執行分析任務時，每個子任務采用分析模型下單一大模型或規則引擎算法進行nlp文本分析。

6.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述任務調度過程包括：

7.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述任務超時管理包括：

8.根據權利要求1所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述任務狀態推導包括：

9.根據權利要求8所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，其特征在于，所述根據子任務的狀態更新主任務的狀態，具體包括：

10.一種ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析系統，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有能夠被處理器加載并執行如權利要求1～9任一項所述的ai工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法對應的計算機程序。

技術總結
本發明提供了一種AI工牌音頻文本的多級推導引擎分析方法，包括：配置不同業務類型的分析模型；獲取AI工牌采集并轉寫的音頻文本；根據業務類型選擇相應的分析模型對音頻文本進行分析；建立并執行分析任務，其中，通過不同工作線程并行負責任務調度、任務超時管理以及任務狀態推導；獲取音頻文本的分析結果。本發明在分析流程中采用多級推導狀態，耦合性降低，狀態一致性增強；有效提升客戶信息的提取效率，減少人工干預；在實際應用中，信息提煉的準確率提升至少30％，增強顧問的客戶洞察能力。

技術研發人員：王浩,黃晨
受保護的技術使用者：成都旺小寶科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28