基于大语言模型和多智能体的自动化政务回复参考生成系统
Automatic Government Response Reference Generation System Based on Large Language Models and Multi-Agent
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作者：
方岢愿
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许珂维
1
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作者单位：
- 通讯作者：
许珂维
Email:coreyxu@hkust-gz.edu.cn
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提交时间：2025-02-13 15:13:45
摘要: 在数字治理时代，政务平台需要及时有效地回应公民的政务咨询。然而，现有的政务问答系统主要由人工回复为主，自动化处理算法的辅助有限，这难以高效处理大数据时代大量的市民政务咨询需求。因此在数字治理时代政务平台需要建立更有效、更智能的问答系统来回应市民的政务咨询。如今大语言模型（LLMs）有望助力政务平台以自动化有效的方式处理市民的政务咨询。LLMs可以提高政务平台与市民互动的效率，为各种类型的市民咨询提供自然语言回复。然而，现有通用LLMs对政务领域特定的表达理解有限，暂时无法像平台工作人员做出有效的回复。本研究基于LLMs和政务咨询问答历史向量数据库，利用多智能体技术构建专门针对政务咨询的回复参考生成系统（GovLLM）。在输入新的市民咨询后，系统能够生成切实有效的示例答案，供平台工作人员处理市民咨询时进行参考。该系统表现出比基线模型更好的文本生成性能，有利于提高政务平台回复市民咨询时的效率和有效性。
版本历史
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2025-02-13 15:13:45 |
ChinaXiv:202502.00082V1
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