【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，本公开尤其涉及一种提示文本生成方法、电子设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、目前，大规模语言模型(large language model，缩写为：llm)在诸多领域得到广泛的应用。llm能够处理各种自然语言任务，例如根据用户输入的查询文本做出相应的答复。
2、上下文学习(in-context learning)是一种新兴的llm范式，它是指通过给定一些示范性的输入-输出对(示例)，在不更新模型参数的情况下实现对给定测试输入的预测。然而，上下文学习范式的处理能力依赖于给定的示范性输入-输出对。在模型的prompt中为每个任务都指定示范性示例会影响prompt的长度，这导致每次调用大语言模型的成本增加，甚至超出模型的输入长度。
技术实现思路
1、本公开提供了一种提示文本生成方法、电子设备、存储介质及程序产品。
2、本公开第一方面提供了一种提示文本生成方法，包括：获取待查询数据；根据所述待查询数据对预设的多个候选示例分别进行第一数据检索以获取第一检索结果，以及进行第二数据检索以获取第二检索结果，所述第一数据检索和所述第二数据检索的检索方式不同；根据所述第一检索结果和所述第二检索结果获取重排结果；以及根据所述待查询数据和所述重排结果生成提示文本。
3、在一些实施方式中，所述第一数据检索包括语义检索，所述第二数据检索包括文本检索，根据所述待查询数据对预设的多个候选示例分别进行第一数据检索以获取第一检索结果，以及进行第二数据检索以获
4、在一些实施方式中，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行语义检索以获取所述第一检索结果，包括：根据所述待查询数据获取第一语义向量；根据预设的多个所述候选示例获取多个第二语义向量；计算所述第一语义向量与多个所述第二语义向量中的每个所述语义向量之间的语义相似度；以及根据所述语义相似度获取所述第一检索结果。
5、在一些实施方式中，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行文本检索以获取所述第二检索结果，包括：对预设的多个所述候选示例进行文本预处理以获取多个候选文本；根据多个所述候选文本获取倒排索引表；根据所述待查询数据获取关键词；根据所述关键词和所述倒排索引表计算所述待查询数据与多个所述候选文本中的每个所述候选文本之间的文本相似度；以及根据所述文本相似度获取所述第二检索结果。
6、在一些实施方式中，所述根据所述第一检索结果和所述第二检索结果获取重排结果，包括：采用倒序排序融合算法对所述第一检索结果和所述第二检索结果进行排序，以获取融合排序结果；以及对所述融合排序结果中的元素进行两端填充排序，以获取所述重排结果。在一些实施方式中，所述采用倒序排序融合算法对所述第一检索结果和所述第二检索结果进行排序，以获取融合排序结果，包括：分别对所述第一检索结果进行归一化处理以获取第一归一化结果，以及对所述第二检索结果进行归一化处理以获取第二归一化结果；分别获取所述第一归一化结果中的第一最大元素，和所述第二归一化结果中的第二最大元素；在所述第一最大元素大于所述第二最大元素的情况下，将所述第一最大元素从所述第一归一化结果中提取至结果列表，并重新获取所述第一最大元素；在所述第二最大元素大于所述第一最大元素的情况下，将所述第二最大元素从所述第二归一化结果中提取至所述结果列表，并重新获取所述第二最大元素；以及在所述第一归一化结果和所述第二归一化结果中的元素均被提取至所述结果列表的情况下，将所述结果列表作为所述融合排序结果。
7、在一些实施方式中，所述根据所述待查询数据和所述重排结果生成提示文本，包括：根据所述重排结果在预设的多个候选示例中选取目标候选示例；以及根据所述待查询数据和所述目标候选示例生成所述提示文本。
8、本公开第二方面提供了一种电子设备，包括：存储器，所述存储器存储执行指令；处理器，所述处理器执行所述存储器存储的执行指令，使得所述处理器执行本公开任一实施方式所述的提示文本生成方法。
9、本公开第三方面提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现本公开任一实施方式所述的提示文本生成方法。
10、本公开第四方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任一实施方式所述的提示文本生成方法。
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1.一种提示文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述第一数据检索包括语义检索，所述第二数据检索包括文本检索，根据所述待查询数据对预设的多个候选示例分别进行第一数据检索以获取第一检索结果，以及进行第二数据检索以获取第二检索结果，包括：
3.根据权利要求2所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行语义检索以获取所述第一检索结果，包括：
4.根据权利要求2所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行文本检索以获取所述第二检索结果，包括：
5.根据权利要求1所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述第一检索结果和所述第二检索结果获取重排结果，包括：
6.根据权利要求5所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述采用倒序排序融合算法对所述第一检索结果和所述第二检索结果进行排序，以获取融合排序结果，包括：
7.根据权利要求1所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述待查询数据和所述重排
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的提示文本生成方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的提示文本生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种提示文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述第一数据检索包括语义检索，所述第二数据检索包括文本检索，根据所述待查询数据对预设的多个候选示例分别进行第一数据检索以获取第一检索结果，以及进行第二数据检索以获取第二检索结果，包括：
3.根据权利要求2所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行语义检索以获取所述第一检索结果，包括：
4.根据权利要求2所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述待查询数据对预设的多个候选示例进行文本检索以获取所述第二检索结果，包括：
5.根据权利要求1所述的提示文本生成方法，其特征在于，所述根据所述第一检索结果和...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹏飞，李志飞，
申请(专利权)人：上海墨百意信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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