本發(fā)明涉及異常行李處理，具體為基于向量匹配的異常行李處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在航空運(yùn)輸領(lǐng)域，異常行李處理是保障旅客權(quán)益和航空服務(wù)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。隨著航空出行需求的日益增長，異常行李案件呈現(xiàn)多樣化、復(fù)雜化趨勢，傳統(tǒng)處理方式面臨諸多挑戰(zhàn)。

2、從數(shù)據(jù)處理層面看，異常行李案件涉及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括不同航司的政策文件、歷史案件記錄、行李損傷圖像等。傳統(tǒng)方法缺乏對(duì)這些數(shù)據(jù)的有效整合與利用：一方面，紙質(zhì)化或碎片化的政策文件難以快速檢索和結(jié)構(gòu)化解析，導(dǎo)致處理規(guī)則的一致性和可追溯性不足；另一方面，歷史案件數(shù)據(jù)未充分挖掘語義關(guān)聯(lián)，無法通過案例相似性分析為新案件提供參考，使得重復(fù)勞動(dòng)成本高，處理效率低下。

3、在檢索與決策環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)處理流程依賴人工查閱規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在顯著局限性。人工關(guān)鍵詞檢索難以捕捉語義深層關(guān)聯(lián)，例如不同航司對(duì)“行李破損”的定義和賠償標(biāo)準(zhǔn)可能存在差異，單純關(guān)鍵詞匹配無法準(zhǔn)確適配具體場景；同時(shí)，人工決策缺乏多維度證據(jù)支撐，責(zé)任判定和賠償計(jì)算易受主觀因素影響，導(dǎo)致處理結(jié)果的公平性和透明度不足，旅客投訴率居高不下。

4、可視化與交互方面，傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏直觀的流程展示和人機(jī)協(xié)作機(jī)制。處理過程通常以文本報(bào)告形式呈現(xiàn)，關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)和法規(guī)依據(jù)不清晰，一線工作人員難以快速掌握處理邏輯；此外，缺乏可視化的案例對(duì)比和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，導(dǎo)致處理方案的優(yōu)化和調(diào)整缺乏數(shù)據(jù)支撐，難以適應(yīng)復(fù)雜案件的動(dòng)態(tài)變化需求。

5、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，向量匹配、大語言模型等技術(shù)為解決上述問題提供了新路徑。然而，現(xiàn)有技術(shù)尚未形成完整的異常行李處理體系：一方面，向量檢索與規(guī)則檢索的融合機(jī)制不夠成熟，無法實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的高效協(xié)同查詢；另一方面，領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)與決策推理的深度不足，難以將政策規(guī)則、歷史案例與實(shí)時(shí)案件數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合，導(dǎo)致自動(dòng)化處理的準(zhǔn)確性和可靠性受限。因此，亟需一種能夠整合多源數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)智能檢索與決策的異常行李處理方法及系統(tǒng)，以提升處理效率、規(guī)范處理流程、保障處理結(jié)果的科學(xué)性和公正性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于向量匹配的異常行李處理方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于向量匹配的異常行李處理方法，所述方法包括：

3、步驟s1：構(gòu)建混合檢索知識(shí)庫；對(duì)異常行李案件數(shù)據(jù)進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，生成關(guān)系型知識(shí)庫和向量知識(shí)庫；將關(guān)系型知識(shí)庫與向量知識(shí)庫進(jìn)行索引關(guān)聯(lián)，建立混合檢索知識(shí)庫；

4、步驟s2：建立混合檢索規(guī)則引擎；對(duì)輸入的異常行李案件描述進(jìn)行關(guān)鍵詞解析和語義向量化，生成混合檢索查詢指令；基于混合檢索知識(shí)庫執(zhí)行并行檢索，生成候選處理方案集；

5、步驟s3：開發(fā)基于大模型的領(lǐng)域增強(qiáng)決策系統(tǒng)；對(duì)候選處理方案集進(jìn)行領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)，生成結(jié)構(gòu)化處理建議；通過可視化交互界面輸出處理流程規(guī)范及賠償依據(jù)；

6、步驟s4：構(gòu)建異常行李處置系統(tǒng)；集成混合檢索規(guī)則引擎、領(lǐng)域增強(qiáng)決策系統(tǒng)和可視化交互界面，實(shí)現(xiàn)異常行李案件從檢索到?jīng)Q策的全流程自動(dòng)化處理。

7、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

8、步驟s11：構(gòu)建關(guān)系型知識(shí)庫；收集不同航司的異常行李處理政策文件，通過本地化解析工具進(jìn)行文檔結(jié)構(gòu)化處理，生成航司-異常類型-處理規(guī)則三元組數(shù)據(jù)集；

9、步驟s12：構(gòu)建向量知識(shí)庫；采集歷史異常行李案件數(shù)據(jù)，進(jìn)行缺失值清洗和字段標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過預(yù)訓(xùn)練語言模型生成文本向量和多模態(tài)聯(lián)合向量，存儲(chǔ)至向量索引庫；

10、步驟s13：建立索引關(guān)聯(lián)機(jī)制；為關(guān)系型知識(shí)庫設(shè)置航司代碼主鍵，為向量知識(shí)庫配置動(dòng)態(tài)分片索引，通過主鍵映射建立混合檢索知識(shí)庫的跨模態(tài)查詢通道。

11、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

12、步驟s21：解析輸入案件描述，提取航司代碼、異常類型、物品特征字段，生成關(guān)鍵詞檢索表達(dá)式；

13、步驟s22：對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行語義編碼，生成查詢向量；計(jì)算查詢向量與向量知識(shí)庫中向量的余弦相似度，按評(píng)分排序篩選前n個(gè)相似案例；

14、步驟s23：合并關(guān)鍵詞檢索結(jié)果與向量檢索結(jié)果，執(zhí)行沖突消解處理，生成包含處理流程、賠償標(biāo)準(zhǔn)、歷史案例的候選處理方案集。

15、優(yōu)選的，步驟s22包括以下步驟：

16、步驟s221：對(duì)案件描述文本進(jìn)行分詞和實(shí)體識(shí)別，提取航司標(biāo)識(shí)符、異常物品類別、損傷等級(jí)特征；

17、步驟s222：采用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成文本語義向量，通過多層感知機(jī)進(jìn)行特征降維，生成固定維度的查詢向量；

18、步驟s223：在向量索引庫執(zhí)行分片并行檢索，采用加權(quán)余弦相似度算法計(jì)算相似度評(píng)分，合并分片結(jié)果后取前n個(gè)相似案例。

19、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

20、步驟s31：執(zhí)行領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)；從關(guān)系型知識(shí)庫提取航司特有處理規(guī)則，從向量知識(shí)庫檢索相似案例處理記錄，形成多維度證據(jù)鏈；

21、步驟s32：構(gòu)建rag推理框架；將檢索結(jié)果轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化提示詞，輸入大語言模型生成處理建議，包括責(zé)任判定邏輯、賠償金額計(jì)算依據(jù)；

22、步驟s33：設(shè)計(jì)可視化輸出模板；將處理建議轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化流程圖，標(biāo)注關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)和法規(guī)引用來源，生成可編輯處置方案文檔。

23、優(yōu)選的，步驟s31包括以下步驟：

24、步驟s311：建立規(guī)則權(quán)重矩陣；根據(jù)航司政策優(yōu)先級(jí)和處理案例置信度，為不同來源證據(jù)分配權(quán)重系數(shù)；

25、步驟s312：執(zhí)行證據(jù)融合計(jì)算；采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型整合結(jié)構(gòu)化規(guī)則和非結(jié)構(gòu)化案例數(shù)據(jù)，生成綜合處理建議置信度評(píng)分；

26、步驟s313：構(gòu)建決策樹模型；將融合結(jié)果轉(zhuǎn)化為包含異常類型判斷、賠償標(biāo)準(zhǔn)適用、處理流程路徑的決策樹結(jié)構(gòu)。

27、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

28、步驟s41：部署混合檢索引擎模塊；配置多線程并發(fā)控制器，實(shí)現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和向量索引庫的同步查詢調(diào)度；

29、步驟s42：開發(fā)決策推理引擎；集成規(guī)則引擎和概率推理模型，支持處理方案的合規(guī)性校驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；

30、步驟s43：構(gòu)建人機(jī)交互層；設(shè)計(jì)多視圖可視化面板，支持處理方案對(duì)比分析、法規(guī)條款追溯和電子簽名確認(rèn)功能。

31、優(yōu)選的，步驟s12中向量知識(shí)庫構(gòu)建中引入對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制，通過gan網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗性行李損傷圖像數(shù)據(jù)。

32、優(yōu)選的，步驟s3中領(lǐng)域增強(qiáng)決策系統(tǒng)包含動(dòng)態(tài)知識(shí)蒸餾模塊：建立包含基礎(chǔ)規(guī)則層、案例推理層和元學(xué)習(xí)層的三層架構(gòu)，通過課程學(xué)習(xí)策略逐步增加復(fù)雜案例的訓(xùn)練權(quán)重。

33、優(yōu)選的，本發(fā)明還包括一種基于向量匹配的異常行李處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

34、混合檢索知識(shí)庫構(gòu)建模塊，用于對(duì)異常行李案件數(shù)據(jù)進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，生成關(guān)系型知識(shí)庫和向量知識(shí)庫，并將二者通過索引關(guān)聯(lián)形成混合檢索知識(shí)庫；

35、混合檢索規(guī)則引擎模塊，用于對(duì)輸入的異常行李案件描述進(jìn)行關(guān)鍵詞解析和語義向量化以生成混合檢索查詢指令，并基于所述混合檢索知識(shí)庫執(zhí)行并行檢索，輸出候選處理方案集；

36、領(lǐng)域增強(qiáng)決策模塊，集成大語言模型，用于對(duì)所述候選處理方案集進(jìn)行領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)以生成結(jié)構(gòu)化處理建議，并通過可視化交互界面輸出處理流程規(guī)范及賠償依據(jù)；

37、集成模塊，用于將所述混合檢索知識(shí)庫構(gòu)建模塊、混合檢索規(guī)則引擎模塊和領(lǐng)域增強(qiáng)決策模塊進(jìn)行邏輯集成，實(shí)現(xiàn)異常行李案件從檢索到?jīng)Q策的全流程自動(dòng)化處理。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

39、在數(shù)據(jù)整合與管理方面，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合生成關(guān)系型知識(shí)庫和向量知識(shí)庫，并建立索引關(guān)聯(lián)機(jī)制。關(guān)系型知識(shí)庫將不同航司的政策文件結(jié)構(gòu)化處理為“航司-異常類型-處理規(guī)則”三元組，解決了傳統(tǒng)政策文件碎片化、難檢索的問題，確保處理規(guī)則的一致性和可追溯性；向量知識(shí)庫通過預(yù)訓(xùn)練語言模型生成文本向量和多模態(tài)聯(lián)合向量，同時(shí)引入對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制生成對(duì)抗性行李損傷圖像數(shù)據(jù)，不僅實(shí)現(xiàn)了歷史案件數(shù)據(jù)的語義級(jí)表示，還增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜損傷場景的泛化能力。兩者的索引關(guān)聯(lián)建立了跨模態(tài)查詢通道，為后續(xù)混合檢索提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升了數(shù)據(jù)利用的深度和廣度。

40、智能檢索環(huán)節(jié)，混合檢索規(guī)則引擎通過關(guān)鍵詞解析和語義向量化生成混合檢索查詢指令，實(shí)現(xiàn)了規(guī)則檢索與向量檢索的并行執(zhí)行。關(guān)鍵詞檢索精準(zhǔn)提取航司代碼、異常類型等結(jié)構(gòu)化信息，快速定位匹配的政策規(guī)則；語義向量化則通過分詞、實(shí)體識(shí)別和預(yù)訓(xùn)練模型生成查詢向量，計(jì)算余弦相似度篩選相似案例，捕捉非結(jié)構(gòu)化文本的深層語義關(guān)聯(lián)。兩者結(jié)果合并后執(zhí)行沖突消解，生成包含處理流程、賠償標(biāo)準(zhǔn)和歷史案例的候選方案集，相較于傳統(tǒng)單一檢索方式，顯著提高了檢索的全面性和準(zhǔn)確性，縮短了案件處理的響應(yīng)時(shí)間。

41、決策支持層面，領(lǐng)域增強(qiáng)決策系統(tǒng)通過多維度證據(jù)鏈構(gòu)建和rag推理框架實(shí)現(xiàn)了處理建議的智能化生成。從關(guān)系型知識(shí)庫提取航司特有規(guī)則，從向量知識(shí)庫檢索相似案例處理記錄，形成規(guī)則與案例結(jié)合的證據(jù)鏈，并通過規(guī)則權(quán)重矩陣和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行證據(jù)融合，生成綜合置信度評(píng)分，確保決策依據(jù)的科學(xué)性。rag框架將檢索結(jié)果轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化提示詞輸入大語言模型，生成包含責(zé)任判定邏輯和賠償計(jì)算依據(jù)的處理建議，同時(shí)通過決策樹模型將融合結(jié)果結(jié)構(gòu)化，明確異常類型判斷、賠償標(biāo)準(zhǔn)適用等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。動(dòng)態(tài)知識(shí)蒸餾模塊的三層架構(gòu)（基礎(chǔ)規(guī)則層、案例推理層、元學(xué)習(xí)層）通過課程學(xué)習(xí)策略逐步增加復(fù)雜案例權(quán)重，持續(xù)提升模型處理復(fù)雜案件的能力，使決策結(jié)果更符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，減少人工干預(yù)成本，提高處理結(jié)果的公平性和透明度。

42、系統(tǒng)集成與交互方面，異常行李處置系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從檢索到?jīng)Q策的全流程自動(dòng)化?；旌蠙z索引擎模塊的多線程并發(fā)控制器確保關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和向量索引庫的同步調(diào)度，提升檢索效率；決策推理引擎集成規(guī)則引擎和概率推理模型，支持合規(guī)性校驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，保障處理方案的合法性和安全性；人機(jī)交互層的多視圖可視化面板支持方案對(duì)比、法規(guī)追溯和電子簽名確認(rèn)，使處理流程直觀透明，便于一線人員操作和旅客溝通，提升用戶體驗(yàn)的同時(shí)減少因流程不清晰導(dǎo)致的糾紛。

43、整體而言，本發(fā)明通過技術(shù)融合與系統(tǒng)創(chuàng)新，構(gòu)建了智能化、標(biāo)準(zhǔn)化的異常行李處理體系，有效解決了傳統(tǒng)處理方式中數(shù)據(jù)利用不充分、檢索決策效率低、處理結(jié)果主觀性強(qiáng)等問題，顯著提升了異常行李處理的效率、規(guī)范性和科學(xué)性，為航空運(yùn)輸行業(yè)的服務(wù)優(yōu)化和旅客權(quán)益保障提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。