基于大語言模型的IPTV語義搜索智能體構建

隨著人工智能技術的更新迭代，國產大語言模型在語義理解、邏輯推理、多模態交互等方面持續取得突破，這為人工智能技術在IPTV行業的深度應用奠定了技術基礎。傳統IPTV內容搜索系統因依賴關鍵詞匹配與規則引擎，存在指令理解機械化、搜索維度單一、交互過程缺乏延續性三大痛點。本文探討通過融合LLM的語義理解能力與RAG的動態知識擴展特性，構建具備持續學習能力的 IPTV語義搜索智能體。[1]

IPTV語義搜索智能體可實現對知識庫的動態更新和完善。當一部熱門電視劇更新了新一集時，該模塊能迅速捕捉到新增的劇情片段、人物關系發展等關鍵信息，并將其整合到知識庫中，確保語義搜索智能體為用戶提供精準的搜索結果。同時，它還能結合實時的熱點話題和流行文化元素，對相關內容進行標注和關聯，使搜索結果更具時效性和相關性。例如，當某部電影中的經典臺詞在社交媒體上引發熱議時，知識更新模塊能夠及時將這一信息納入知識體系。當用戶搜索相關臺詞時，智能體能立即提供臺詞出處，還能關聯到相關的討論話題和衍生內容，為用戶提供更豐富的信息體驗。

一、關鍵技術模塊架構

具備持續學習能力的語義搜索智能體主要由三部分組成：內容元數據補全模塊、知識更新模塊、AI交互模塊。借助LLM的語音文字處理能力，最終形成“數據采集一智能補全一審核入庫一精準召回”自動化運營體系。

內容元數據補全模塊，主要負責實現IPTV播控平臺的點播節目元數據、直播節目單元數據的多維度信息補全功能，借助LLM對文本的搜集、歸納、理解能力，高效率地借助互聯網進行信息檢索。再由內容編輯對補充的內容源數據進行審核，過審的元數據進入內容源數據資產文檔庫存儲，作為IPTV播控平臺的數據資產。知識更新模塊為IPTV語義搜索智能體提供數據支持，該模塊是AI智能體實現知識動態更新的關鍵。IPTV語義搜索智能體，借助語音處理API將用戶語音指令轉化為文本信息，進一步調用用戶指令理解模塊，完成對用戶指令意圖的識別。

二、基于自然語言模型的媒體元數據補全

在節目元數據維護工作中，長期存在著人工標注效率低下、信息更新滯后、多源數據匹配困難的三大痛點，如何借助LLM的信息檢索處理能力自動補全點播、直播節目元數據，成為AI在IPTV業務中的重點探索方向。

通過合理的提示詞設計，我們逐漸探索出了包含初始查詢條件生成、初始查詢條件提取、一次信息采集、信息評估、補充查詢條件生成、補充查詢條件提取、二次信息采集、數據清洗、與原編目信息匹配度校驗的完整自動化點播元數據采集工作流，采集數據質量大幅提升，大幅縮減了節目編輯的工作量，降低了人力成本。元數據補全流程具體包含以下步驟：

（一）數據采集

數據采集階段，通過提示詞的優化，采用大語言模型和互聯網搜索相結合的方式，獲取更多與影視節目、嘉賓、原作等相關的資料信息，旨在準確補全內容元數據。

（二）數據清洗

整理加工已采集的數據，通過與現有內容數據進行匹配、借助大模型技術進行數據清洗，保障數據質量。經過對采集數據進行數據字段JSON化、字段去重、格式化、沖突信息排查等步驟完成數據清洗后，可以收集到初始節自元數據。

（三）數據驗證

數據采集和補全階段大量依賴LLM和網絡搜索，這些自動抓取的信息可能存在“不準確”“不合規”等情況，需對補全的媒資數據以及其他多模態信息進行內容核實及分級風險審核，保障錄入系統的信息的安全性。

（四）數據檢索及內容關聯

將補全后的內容數據與媒資系統中的現有元數據進行關聯，然后將關聯后的節目元數

據向量化并存儲至向量數據庫。同時，利用RAG技術對文本類信息進行向量化處理和檢索存儲，實現高效的語義匹配。

三、知識更新

對點播與直播節目的元數據進行補全后，系統收集到的基礎編目信息尚不能直接投入使用，需借助知識更新模塊監聽內容管理系統內容狀態變化，實時同步維護向量數據庫與傳統結構化搜索引擎中的內容數據，保障可搜索內容在線狀態、管控信息、版權信息等數據的實時性。

同時，利用LLM，知識更新模塊也可以進行內容聚合、點播與節目單關聯等自動化內容維護工作，對劇情片段檢索、角色別名、經典臺詞、獲獎節目等特定檢索條件提供數據支持。

四、AI交互模塊

（一）用戶指令意圖識別

用戶指令理解的核心目標，在于將用戶輸入的語音、文本轉換為結構化的用戶意圖。在IPTV使用場景下，我們需要針對播放控制、精確搜索、推薦請求、信息查詢、頻道切換、跨設備指令、功能咨詢等類指令實現精準理解。

明確各場景意圖類別后，需要根據意圖類別定義關鍵參數，基于脫敏處理后的用戶歷史對話信息，通過人工或AI工具進行意圖標注，作為后續意圖識別模塊的數據基礎。在實現方式上，可通過規則匹配方式進行一輪意圖識別，通過定義和持續維護簡單、固定句式的正則表達式，實現大部分簡單場景的快速響應。為彌補規則匹配方式泛化能力不足，對首輪識別為未知意圖的查詢請求，采用預訓練的微調模型或者“LLM大模型 + 意圖識別提示詞”的方式進行用戶指令意圖的二輪識別。同時可選用輕量級模型、緩存高頻請求結果的方式進一步提高指令意圖識別步驟的響應速度。在整個IPTV智能體運營期間，需要不斷收集用戶指令信息，持續地完善正則匹配規則和訓練意圖識別模型。

（二）RAG檢索增強生成技術

當用戶指令意圖識別內容精確或模糊檢索需求時，傳統生成模型基于訓練數據的統計模式可能生成看似合理但實際錯誤的內容，同時大語言模型的知識受限于訓練數據的時間點，無法做到動態更新。RAG技術通過“檢索 + 生成”的協同機制，彌補了純生成模型的不足，在準確性、實時性、可解釋性和成本效益上實現了平衡。尤其適合需要結合動態知識、專業領域數據或對結果可靠性要求高的場景。2]

在數據準備階段，需要對點播編目數據、直播節目單數據集文檔進行分塊處理，借此提高向量對語句含義表達的準確性。對分塊后的數據集文檔，需要選擇合適的向量化算法進行向量計算，并將計算后的向量存儲至向量數據庫。在數據檢索階段，AI智能體需要對用戶發起的請求文本進行向量化計算，通過向量數據發起查詢請求，由數據庫將請求的向量與存儲的所有向量進行最小余弦距離計算比對，最終匹配出最接近查詢條件的結果。在結果生成階段，還需要對匹配結果進行動態權重融合、結果排序等處理，最終交由LLM根據結果為用戶生成最終響應文本與響應指令。在實際測試中，當用戶的檢索問題提及劇情、場景、角色名時，LLM結合RAG技術都可以大幅度地提高搜索結果的準確性，改善用戶的使用體驗。[3]

五、用戶指令響應

當用戶指令意圖識別為非內容檢索需求時，IPTV語義搜索智能體需要根據不同意圖類別調用相應的API接口來執行用戶指令，通過不斷地擴展意圖識別類型和開發接入對應的API，可以對IPTV語義搜索智能體的能力實現持續地擴展升級，進一步地改善用戶的使用體驗。[4]

六、結語

本文通過構建基于LLM的語義搜索智能體，有效解決傳統IPTV系統在自然語言理解、多維度搜索及交互認知延續性上的局限，實現了媒資元數據的自動化補全與動態擴展，有助于顯著提升內容管理效率與用戶檢索體驗。5]融合RAG技術的語義檢索框架能夠兼顧實時性與準確性，尤其在模糊查詢與多模態交互場景中展現出顯著優勢，為個性化推薦、跨場景服務等應用奠定了數據基礎。

參考文獻：

[1]張奇，桂韜，鄭銳，等.大規模語言模型：從理論到實踐[M].2版．北京：清華大學出版社，2025.

[2]陳明明.模型應用開發RAG入門與實戰[M].北京：人民郵電出版社，2024.

[3]葉濤，管鍇，張心雨．零基礎開發AIAgent[M].北京：電子工業出版社，2025.

[4]陳光.DeepSeek全攻略[M].北京：電子工業出版社，2025.

[5]李艮基.DeepSeek實用操作手冊[M].北京：清華大學出版社，2025.

（谷悅系天津網絡廣播電視臺有限公司副總經理）

責任編輯：任雨希