【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机科学和自然语言处理，特别是涉及一种大型语言模型llm实现电力缺陷描述推理的方法、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在电力领域，特别是电力设备维护和缺陷描述领域，准确的问题识别、推理和文本分类是至关重要的。传统的方法通常涉及人工专家或专门开发的规则引擎，这些方法的问题在于依赖于特定领域的专业知识和大量手动工作。大型语言模型(llm)的出现为这一领域带来了新的机会，因为它们能够理解和生成自然语言文本，具有很强的文本分类和推理能力。
2、然而，llms在处理电力缺陷描述领域的问题时面临一些挑战。首先，这些问题通常需要多步推理，而llms的单一输入输出结构使得多步推理变得复杂。其次，电力领域有其特定的术语和知识，需要模型能够理解和使用这些特定信息。最后，电力缺陷描述通常需要高度的准确性和可解释性，因为涉及到电力设备的运行和人员安全。
3、因此，在电力行业存在如何改进llm在电力缺陷描述的推理能力的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的实施例提供了一种...
【技术保护点】
1.一种LLM实现电力缺陷描述推理的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力缺陷描述包括针对电力缺陷的问题，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在定义所述本体之前，还包括对所收集的数据进行预处理的步骤，所述预处理包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述头尾实体之间的关系包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用针对电力缺陷描述领域预先设计的CoT提示，生成符合预定逻辑关...
【技术特征摘要】
1.一种llm实现电力缺陷描述推理的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力缺陷描述包括针对电力缺陷的问题，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在定义所述本体之前，还包括对所收集的数据进行预处理的步骤，所述预处理包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述头尾实体之间的关系包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用针对电力缺陷描述领域预先设计的cot提示，生成符合...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨虹，孟晓凯，芦竹茂，白洋，韩钰，俞华，刘永鑫，赵亚宁，张娜，卫世超，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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