【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，特别是一种高效智能的大模型提示词工程方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，尤其是在自然语言处理领域，大模型（如gpt、bert等）的广泛应用使得人们能够在多种场景下实现人与机器之间的高效交互。提示词工程是指为大模型设计和优化输入提示，以最大限度地发挥其生成能力和上下文理解能力。有效的提示词能够帮助大模型更准确地理解用户意图，从而生成高质量的输出结果。然而，如何有效地利用这些强大的大模型，特别是在提示词的构建上，仍然是一个具有挑战性的研究课题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种高效智能的大模型提示词工程方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够针对用户的任务需求，实现对提示词集合的智能化生成与优化，提高提示词构建的效率与质量，为大模型的实际应用提供更为灵活的支持。
2、本申请的一个实施例提供了一种高效智能的大模型提示词工程方法，所述方法包括：
3、接收用户输入的用于与大模型交互的任务需求，基于所述任务需求生成一组初始...
【技术保护点】
1.一种高效智能的大模型提示词工程方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的用于与大模型交互的任务需求，基于所述任务需求生成一组初始提示词集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对初始提示词集合进行特征映射，构建提示词特征向量集合，将提示词特征向量集合中的特征向量分解为若干子特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述优化提示词集合进行语义一致性和生成多样性筛选，确定若干条最终提示词，包括：
5.一种高效智能的大模型提示词工...
【技术特征摘要】
1.一种高效智能的大模型提示词工程方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的用于与大模型交互的任务需求，基于所述任务需求生成一组初始提示词集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对初始提示词集合进行特征映射，构建提示词特征向量集合，将提示词特征向量集合中的特征向量分解为若干子特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述优化提示词集合进行语义一致性和生成多样性筛选，确定若干条最终提示词，包括：
5.一种高效智能的大模型提示词工程系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：万俊，唐金全，吴冰清，章强，李磊峰，
申请(专利权)人：广州中长康达信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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