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申请/专利权人:北京中数睿智科技有限公司
摘要:本申请提出一种结合专家评估规则和大语言模型的提示词优化方法,其包括:获取专家评估规则描述向量;基于所述专家评估规则描述向量对输入的原始提示器进行关键词相关性评估,得到对应相关性评估值;将所述原始提示词作为键值对中的键,将所述相关性评估值作为所述键值对中的值,输入到大语言模型中对所述原始提示词进行语义分析得到语义分析向量;基于所述语义分析向量和所述相关性评估值,生成新的提示词。
主权项:1.一种结合专家评估规则和大语言模型的提示词优化方法,其特征在于,包括:获取专家评估规则描述向量;基于所述专家评估规则描述向量对输入的原始提示器进行关键词相关性评估,得到对应相关性评估值;将所述原始提示词作为键值对中的键,将所述相关性评估值作为所述键值对中的值,输入到大语言模型中对所述原始提示词进行语义分析得到语义分析向量;基于所述语义分析向量和所述相关性评估值,生成新的提示词;其中,所述获取专家评估规则描述向量,之前,包括:获取专家评估规则描述表,并对所述专家评估规则描述表进行向量化,以得到专家评估规则描述向量;其中,所述获取专家评估规则描述表,并对所述专家评估规则描述表进行向量化,以得到专家评估规则描述向量,包括:获取专家评估规则描述表,并对所述专家评估规则描述表进行离散式表示和分布式表示分析,得到词袋映射表示,对所述词袋映射表示进行向量化得到所述专家评估规则描述向量。
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