基于大语言模型的提示词优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大语言模型技术领域，公开了一种基于大语言模型的提示词优化方法及系统，通过自然语言处理技术对用户的输入内容进行语义分析，以获得语义分析结果，并根据所述语义分析结果生成多个候选提示词；对多个候选提示词进行效果评估，以获得提示词评估结果；根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示所述优化后的提示词。通过基于自然语言处理技术生成与用户需求匹配的提示词，减少了用户对输出结果的修改和调整次数，降低了用户在使用大语言模型时对专业知识的需求，也降低了使用门槛，提高了大语言模型的输出质量和用户满意度。此外，通过用户反馈和持续学习机制，可适应不同用户的需求和偏好，提高大语言模型的个性化程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大语言模型，尤其涉及一种基于大语言模型的提示词优化方法及系统。

技术介绍

1、在人工智能(artificial intelligence，ai)领域的自然语言处理(naturallanguage processing，nlp)技术中，大语言模型(large language model，llm)通常需要精确的提示词来引导其生成符合用户需求的输出。然而，现有的ai大模型在处理非结构化数据和理解复杂用户意图时存在局限性，这些局限性主要表现在以下几个方面：

2、(1)现有ai大模型对用户的输入内容的依赖性高，导致用户需要具备一定的专业知识才能提供有效提示。

3、(2)现有ai大模型在理解用户意图时可能存在偏差，尤其是在处理模糊或多义性的输入内容时。

4、(3)缺乏对用户的输入内容的深入语义分析，导致生成的提示词可能与用户的真实需求不完全匹配。

5、(4)用户在使用ai大模型时，往往需要进行多次尝试和调整，以获得满意的输出，这增加了使用成本和时间。

6、因此，如何生成与用户需求匹配的提示词，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述基于大语言模型的提示词优化方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述通过自然语言处理技术对用户的输入内容进行语义分析，以获得语义分析结果，并根据所述语义分析结果生成多个候选提示词的步骤，包括：

3.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述对多个候选提示词进行效果评估，以获得提示词评估结果的步骤，包括：

4.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述基于大语言模型的提示词优化方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述通过自然语言处理技术对用户的输入内容进行语义分析，以获得语义分析结果，并根据所述语义分析结果生成多个候选提示词的步骤，包括：

3.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述对多个候选提示词进行效果评估，以获得提示词评估结果的步骤，包括：

4.如权利要求1所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示所述优化后的提示词的步骤，包括：

5.如权利要求1～4中任一项所述的基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示所述优化后的提示词的步骤之后，还包括：

6.一种基于大语言模型的提示词优化系统，其特征在于，所述基于大语言模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴松原，卢超，
申请(专利权)人：武汉卡比特信息有限公司，
类型：发明
国别省市：