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申请/专利权人：北京九章云极科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于大语言模型的任务分解方法和系统，涉及人工智能、大语言模型技术领域，利用大语言模型将颗粒度较大的模糊复杂的待处理任务分解为颗粒度较小的多个具体明确的子任务，进而利用大语言模型对具体明确的子任务进行问答，提升问答准确率。该方法包括：步骤S1：利用大语言模型对待处理任务进行理解，得到大语言模型输出的多个更新后的子任务；步骤S2：利用大语言模型基于多个更新后的子任务对待处理任务进行多次分解，得到输出的待处理任务对应的子任务；步骤S3：在第M次分解得到的子任务是目标层次的子任务和或第M次分解得到的子任务满足目标执行条件，将第M次分解得到的子任务确定为目标待执行子任务。

主权项：1.一种基于大语言模型的任务分解方法，其特征在于，包括：步骤S1：利用大语言模型对待处理任务进行理解，得到所述大语言模型输出的多个更新后的子任务；步骤S2：利用所述大语言模型基于所述多个更新后的子任务对所述待处理任务进行多次分解，得到所述大语言模型输出的所述待处理任务对应的子任务；步骤S3：在第M次分解得到的子任务是目标层次的子任务，和或，所述第M次分解得到的子任务满足目标执行条件的情况下，将所述第M次分解得到的子任务确定为目标待执行子任务，其中，所述目标待执行子任务用于指示大语言模型输出所述待处理任务对应的分析结果，所述目标执行条件包括子任务所依赖的数据信息来源于原始数据集，所述原始数据集为分析所述待处理任务所依赖的数据集；其中，所述步骤S1包括：步骤S11：指示所述大语言模型根据第一提示词对所述待处理任务进行重新描述，得到重新描述后的任务描述，其中，所述第一提示词包括原始数据集和待处理任务；步骤S12：指示所述大语言模型根据第二提示词对所述重新描述后的任务描述进行分解，得到所述更新后的子任务；所述步骤S2包括：步骤S21：针对所述多次分解中的当前轮次分解，利用所述大语言模型根据所述多个更新后的子任务、原始数据集和当前轮次分解的分析维度，从所述当前轮次分解的分析维度对所述待处理任务进行分解,得到所述大语言模型输出的当前轮次分解对应的第一子任务集合；步骤S22：根据下一轮次分解的分析维度继续执行下一轮次的分解，直到分解轮次达到预设次数，最终得到多个分解轮次的多个第一子任务集合，其中，所述待处理任务对应的子任务包括所述多个第一子任务集合，每个分解轮次的分析维度均不同。

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