本发明涉及电力营销智能辅助系统领域，具体涉及一种基于知识图谱的多技术融合智能问答系统。
背景技术：
1、电力营销是电力企业在变化的市场环境中，以满足人们的电力消费需求为目的，通过电力企业一系列与市场有关的经营活动，提供满足消费需要的电力产品和相应的服务，从而实现企业的目标。随着人工智能技术的大力发展，人工智能越来越多的被引用至电力营销中，为电力营销提供更优质的服务。
2、但由于目前的电力营销系统的功能繁多，采用一种人工智能模型无法满足所有的电力营销系统所需的功能，导致电力营销系统的智能化不足，还需要大量的人工进行辅助。同时由于电电力营销系统中的业务流程不统一，电力营销系统的使用受限于服务人员的业务水平，进而降低了电力营销的效率和效果。
技术实现思路
1、针对现有技术不足和存在的问题，本发明的目的是提供一种基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，以满足数字化架构的要求和使得营销系统业务流程统一化，进而提升专业知识答疑解惑的便捷化、电力业务办理的智能化、提高服务水平、降低运营成本，为电网稳定运行提供有力保障。
2、为实现上述目的，本发明提供一种基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其包含：数据处理模块，其包括多种数据处理工具，用于处理原始数据并生成有效信息存储至不同的数据库；核心算法模块，其与各个所述数据库连接，基于数据库中的有效信息，对各个核心算法进行训练生成多种智能模型；包含多种功能单元的服务层模块，所述功能单元包括智能检索单元、智能问答单元、智能推荐单元、智能培训单元、智能分析单元、流程助手单元，各个所述功能单元分别与所述核心算法模块连接；交互模块，其与所述服务层模块连接，用户通过所述交互模块输入电力业务需求，根据用户的电力业务需求调用对应的功能模块，解决电力业务需求对应的问题。
3、可选的，所述核心算法模块包括知识图谱算法、大语言模型算法、faq算法以及阅读理解算法；所述知识图谱算法将所述有效信息生成以图状网络形式表示的知识图谱模型；所述大语言模型算法通过原始数据做预训练，并通过有效信息进行精调，生成大语言模型；所述faq算法通过对有效信息中的问答数据提取关键词生成faq问答对模型；所述阅读理解算法通过对有效信息进行理解、推理和信息提取，生成阅读理解模型。
4、可选的，所述智能检索单元包括模糊搜索和相似搜索；所述模糊搜索将用户通过所述交互模块输入的查询文字与待检索的文字内容进行模糊匹配，通过调用知识图谱模型、大语言模型和阅读理解模型中的一种或多种找出与查询文字相关的内容；所述相似搜索基于用户查询文字对应的向量，通过调用知识图谱模型、大语言模型和阅读理解模型中的一种或多种计算两个向量之间的距离进行搜索匹配，距离越近越相似。
5、可选的，所述智能问答单元对用户通过所述交互模块输入的自然语言进行提取信息获得所述关键词，并调用faq问答对模型提供该关键词提供相应答案。
6、可选的，所述智能推荐单元根据用户的工作需求，通过勾选标签的方式对感兴趣内容进行个性化选择，并调用知识图谱模型、大语言模型、阅读理解模型中的一种或多种对用户的部门、专业属性以及检索、交互历史进行分析，形成用户标签，实现对该用户的电力业务的推荐。
7、可选的，所述智能培训单元通过检测定位学员的学习状况和薄弱点，调用知识图谱模型、大语言模型、阅读理解模型中的一种或多种分析知识点之间的关联关系、前后序关系，提供学习策略以及规划学习路径。
8、可选的，所述智能分析单元基于先验知识，并通过调用知识图谱模型进行知识推理，多维度分析政策文件对竞争、客户、电价、收入、利润的影响。
9、可选的，所述智能分析单元还包括数据分析子单元，所述数据分析子单元根据用户交互历史数据，构建复杂度、搜索频率的特征，对相关业务知识点进行画像。
10、可选的，所述流程助手单元为专业使用人员提供信息框内容辅助填写，在专业人员面对需要填写较多信息框时，通过调用大语言模型返回每一信息框所需要填写的具体内容及相应的判断条件，并提供可参考案例。
11、可选的，所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统还包括：用户管理模块，用于管理问答系统中的存储的用户信息；所述用户管理模块包括：用户登录单元，其包括输入界面，通过所述输入界面输入用户名和密码以实现登录；信息修改单元，其包括信息修改接口，通过所述信息修改接口对用户信息进行修改；权限管理单元，用于对各个用户进行用户角色定义、权限分配、访问控制以及管理权限日志记录。
12、综上所述，与现有技术相比，本发明提供的一种基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，具有如下有益效果：
13、(1)通过设置数据处理模块可以实时接收原始数据，并对原始数据进行预处理，通过实时数据更新保持数据库的时效性，进而确保业务决策的准确性和敏捷性；
14、(2)通过设置包括知识图谱算法、大语言模型算法、faq算法以及阅读理解算法的核心算法模块，基于数据库中的有效信息对各个算法进行训练，生成智能模型，进而实现智能问答系统的各个功能，使专业知识答疑解惑便捷化，提高了业务培训体系的智能化；
15、(3)通过将智能检索单元、智能问答单元、智能推荐单元、智能培训单元、智能分析单元、流程助手单元集成在服务层模块，降低了运营成本，为电网和办理电力业务稳定运行提供有力保障。
1.一种基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述核心算法模块包括知识图谱算法、大语言模型算法、faq算法以及阅读理解算法；
3.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能检索单元包括模糊搜索和相似搜索；
4.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能问答单元对用户通过所述交互模块输入的自然语言进行提取信息获得所述关键词，并调用faq问答对模型提供该关键词提供相应答案。
5.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能推荐单元根据用户的工作需求，通过勾选标签的方式对感兴趣内容进行个性化选择，并调用知识图谱模型、大语言模型、阅读理解模型中的一种或多种对用户的部门、专业属性以及检索、交互历史进行分析，形成用户标签，实现对该用户的电力业务的推荐。
6.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能培训单元通过检测定位学员的学习状况和薄弱点，调用知识图谱模型、大语言模型、阅读理解模型中的一种或多种分析知识点之间的关联关系、前后序关系，提供学习策略以及规划学习路径。
7.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能分析单元基于先验知识，并通过调用知识图谱模型进行知识推理，多维度分析政策文件对竞争、客户、电价、收入、利润的影响。
8.如权利要求7所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述智能分析单元还包括数据分析子单元，所述数据分析子单元根据用户交互历史数据，构建复杂度、搜索频率的特征，对相关业务知识点进行画像。
9.如权利要求2所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，所述流程助手单元为专业使用人员提供信息框内容辅助填写，在专业人员面对需要填写较多信息框时，通过调用大语言模型返回每一信息框所需要填写的具体内容及相应的判断条件，并提供可参考案例。
10.如权利要求1所述的基于知识图谱的多技术融合智能问答系统，其特征在于，还包括：用户管理模块，用于管理问答系统中的存储的用户信息；所述用户管理模块包括：
