1.一种基于大模型的语音控制智慧大屏系统，其特征在于：包括意图识别大模型模块、实体识别大模型模块、后端调度模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的语音控制智慧大屏系统，其特征在于：意图识别大模型模块的接口直接从agentstore中调用，在识别用户意图过程中，通过对用户输入文本进行解析和理解，包括词汇分析确定文本中的词汇构成、句法分析明确词汇间的语法关系、语义分析理解文本所表达的含义，进而匹配预定义意图集合并聚类，以准确识别用户意图类别。
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的语音控制智慧大屏系统，其特征在于：实体识别大模型模块在识别实体时，通过训练学习到如板块名字、云中心名字、历史工单、告警级别实体的特征和模式，在识别出实体后，将识别出的实体与知识库中的实体进行关联以实现实体链接，将不同形式的实体表示转化为统一的形式进行归一化操作，确保实体识别的准确性和一致性。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型的语音控制智慧大屏系统，其特征在于：后端调度模块在根据screen_intend进行处理时，若从数据库中查询到最新的问答记录latest_query，对于特定的屏幕意图，如切换大屏展示模块等意图，调用屏幕调度接口获取相关数据，以实现对大屏展示内容的切换和更新；对于其他意图，则进行命名实体识别，以进一步提取用户输入中的关键实体信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于大模型的语音控制智慧大屏系统，其特征在于：系统整体工作流程为：首先将语音转换为文字并进行拼音纠错和转写，然后将文字输入意图识别大模型模块，若用户有实体抽取需求则进一步调用实体识别大模型模块提取实体信息，最后后端调度模块根据处理结果将信息显示在当前屏幕上供用户查看，以提高相关人员展示不同产品以及不同成果的效率。
6.一种根据权利要求5所述的基于大模型的语音控制智慧大屏系统用的方法，其特征在于：包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种方法，其特征在于：意图识别大模型在识别用户意图时，通过对用户输入文本进行词汇分析确定文本中的词汇构成、句法分析明确词汇间的语法关系、语义分析理解文本所表达的含义，进而对预定义意图集合进行匹配和聚类，以准确识别出最符合用户意图的类别，并按照接口文档规范对输出进行整理，确保输出结果的准确性和可用性。
8.根据权利要求7所述的一种方法，其特征在于：实体识别大模型在识别实体时，通过训练学习到如板块名字、云中心名字、历史工单、告警级别实体的特征和模式，在自然语言理解基础上准确识别出文本中的实体，然后进行实体链接，将识别出的实体与知识库中的实体进行关联以确定其真实身份，接着进行归一化操作，将不同形式的实体表示转化为统一的形式，最后按照接口文档对实体识别的输出进行整理，保证实体识别的准确性和一致性。
9.根据权利要求8所述的一种方法，其特征在于：后端调度模块在处理用户请求时，若从数据库中查询到最新的问答记录latest_query，对于特定的屏幕意图，如切换大屏展示模块意图，调用屏幕调度接口获取相关数据，以实现对大屏展示内容的切换和更新；对于其他意图，进行命名实体识别，以进一步提取用户输入中的关键实体信息；若没有历史记录latest_query，则默认使用屏幕初始板块对应屏幕意图，并进行命名实体识别，确保系统能够根据不同情况准确响应用户请求。
10.根据权利要求9所述的一种方法，其特征在于：方法整体流程中，语音转换、意图识别、实体识别和后端调度各模块相互配合，语音转换模块为后续文本处理提供基础数据，意图识别模块确定用户意图方向，实体识别模块提取关键实体信息，后端调度模块根据识别结果和配置信息进行相应的数据处理和展示控制，各模块协同工作以提高相关人员展示不同产品以及不同成果的效率。