基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法技术

本发明专利技术公开一种基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法，包括以下步骤：构建包含业务知识库、数据集市和历史实验数据的本地实验数据库；对业务知识库、数据集市和历史实验数据进行向量化处理，并将生成的向量向量存储到本地向量数据库中；利用大型语言AI模型进行提示工程，实现AB实验的全流程自动化，包括自动创建实验、自动效果预估、自动结果分析。本发明专利技术利用大型语言AI模型通过训练和微调，能够自动分析并生成实验设计方案，微调过程使得大型语言AI模型能够适应特定业务场景，精准识别出影响用户行为的关键因素，从而为实验设计提供智能建议。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ai模型，特别涉及一种基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法。

技术介绍

1、在传统的ab测试实践中，企业通常依赖于手工的数据处理和基础的统计方法来分析和评估实验结果。这种方法往往受限于数据处理的效率和准确性，尤其是在面对大规模数据集和复杂实验设计时。此外，传统方法往往缺乏对数据的深入分析和实时反馈机制，导致实验结果的解释和应用存在局限。随着大数据时代的到来和人工智能技术的发展，对于一种更高效、自动化和智能化的ab测试方法的需求日益增长。

2、在现有的技术中，虽然已经有一些尝试将ai技术应用于数据分析，但这些尝试往往局限于特定的分析任务，缺乏一个综合的、自动化的框架来覆盖ab测试的整个生命周期。此外，这些解决方案通常需要大量的手动配置和专业知识，限制了它们在快速变化的市场环境中的适用性。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，本专利技术的核心在于利用外接或自研的大型语言ai模型(llm)，该模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤S1中数据集市通过连接传统数据库或其他数据源获取业务数据，传统数据库包括广告数据系统ADS，其他数据源包括服务层API。

3.根据权利要求1所述的基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤S2中向量化处理的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的基于AI模型和本地向量数据库的AB实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤S2中对在向量化处理阶段...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤s1中数据集市通过连接传统数据库或其他数据源获取业务数据，传统数据库包括广告数据系统ads，其他数据源包括服务层api。

3.根据权利要求1所述的基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤s2中向量化处理的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤s2中对在向量化处理阶段的数据，利用大型语言ai模型，来对多个文件的信息进行向量化，具体过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于ai模型和本地向量数据库的ab实验生成与优化方法，其特征在于，在步骤s3中的业务场景匹配在实验创建的初期，系统基于用户输入的实验名称，通过大型语言ai模型进行语义分析和意图识别，自动匹配最合适的实验业务场景，并根据行业经验和历史数据，为用户推荐相应的实验模板参数，这些参数包括基础实验设置、分组策略、观测指标；且选中的实验模板将作为后续实验策略推荐的优先选项，确保分组设计、观...

【专利技术属性】
技术研发人员：单新宁，李耀龙，
申请(专利权)人：深圳市丰宜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：