【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于大模型的评价生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、员工的工作绩效和工作能力的评价，一直以来都是公司管理的一个重要部分，关系到整个公司的运作效率，员工对公司的贡献，受到员工个人能力、公司的组织效率、员工工作态度多方面影响，为了能够公平客观和主动地对员工进行评价，需要使员工的评价完全由模型生成，排除人为评价的偏见和不公正。
2、现有的评价方法主要是基于考核指标来评价员工的工作绩效，实际应用中，基于业绩指标的考核方式是从员工的工作产出来评价员工，是从结果维度来考核员工，比较机械，仅从最终结果来评价员工是不全面的，并且在评价员工的过程中人为的判断具有很大的主观性，导致对员工的评价不能做到公平公正，从而对进行员工评价时的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于大模型的评价生成方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于解决相关技术中提供的员工评价方式时准确性较低的问题。
2、为实现上述目的，本申请提供的一种基于大模型的评价生成方法，包括：
3、根据预设的员工画像标签库及预设的目标行为数据生成目标员工的员工画像标签；根据员工画像标签的标签评分筛选目标员工的员工行为数据；将员工画像标签及员工行为数据输入至预设的大语言生成模型中，输出员工评价数据；根据预设的双向评价数据及员工评价数据对大语言生成模型进行微调，得到评价生成模型，利用评价生成模型生成目标员工的目标评价数据。
4、为了解决上述问题，本申
5、员工画像标签生成模块，用于根据预设的员工画像标签库及预设的目标行为数据生成目标员工的员工画像标签；
6、员工行为数据筛选模块，用于根据员工画像标签的标签评分筛选目标员工的员工行为数据；
7、员工评价数据输出模块，用于将员工画像标签及员工行为数据输入至预设的大语言生成模型中，输出员工评价数据；
8、目标评价数据生成模块，用于根据预设的双向评价数据及员工评价数据对大语言生成模型进行微调，得到评价生成模型，利用评价生成模型生成目标员工的目标评价数据。
9、为了解决上述问题，本申请还提供一种电子设备，包括：
10、至少一个处理器；以及，
11、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
12、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于大模型的评价生成方法。
13、为了解决上述问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，至少一个计算机程序被设备中的处理器执行以实现上述的基于大模型的评价生成方法。
14、本申请实施例通过员工画像标签库中的标签库和标签描述，以及从员工的日常描述、工作内容、工作报告中收集员工行为数据，进而通过语义表示模型对标签描述和行为数据进行相似度匹配，提取出员工的画像标签，不需要训练模型，也不需要监督语料，限定生成的评价，使生成的评价更符合现实；将员工画像标签及员工行为数据输入至大语言生成模型中，输出员工评价数据，可以限制大语言模型生成过程中的幻觉现象；基于员工评价反馈数据利用直接偏好优化方式微调大语言生成模型，能够拟合人类评价的偏好，使得评价更符合现实的需求，排除了人为评价的偏见和不公正。因此本申请提出的基于大模型的评价生成方法、装置、设备及存储介质，可以解决在进行员工评价时的准确性较低的问题。
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1.一种基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据预设的员工画像标签库及预设的目标行为数据生成目标员工的员工画像标签，包括：
3.如权利要求2所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据所述行为数据语义矢量及所述标签描述语义矢量生成目标员工的员工画像标签，包括：
4.如权利要求3所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据所述员工画像标签的标签评分筛选所述目标员工的员工行为数据，包括：
5.如权利要求1所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，在所述将所述员工画像标签及所述员工行为数据输入至预设的大语言生成模型中，输出员工评价数据之前，还包括：
6.如权利要求1所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据预设的双向评价数据及所述员工评价数据对所述大语言生成模型进行微调，得到评价生成模型，包括：
7.如权利要求6所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述将所述模型优化语料对输入至所述大语言生成模型进行
8.一种基于大模型的评价生成装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于大模型的评价生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据预设的员工画像标签库及预设的目标行为数据生成目标员工的员工画像标签，包括：
3.如权利要求2所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据所述行为数据语义矢量及所述标签描述语义矢量生成目标员工的员工画像标签，包括：
4.如权利要求3所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，所述根据所述员工画像标签的标签评分筛选所述目标员工的员工行为数据，包括：
5.如权利要求1所述的基于大模型的评价生成方法，其特征在于，在所述将所述员工画像标签及所述员工行为数据输入至预设的大语言生成模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘知胜，黄泼，罗桦槟，
申请(专利权)人：深圳市领存技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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