【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提示词集合，其中，每个初始提示词与任务的特征维度关联；
4、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，以捕获提示词的不同特性，其中，每个特征向量表示对应初始提示词的多维特征属性；
5、利用并行优化算法对所述子特征向量进行多目标优化，生成优化提示词集合，其中，所述并行优化算法通过多线程并行优化各个预设目标；p>
6、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，作为对应任务需求的大模型输入。
7、可选的，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：
8、获取任务需求的特征描述，将所述特征描述量化为目标特征向量；
9、从外部语料库中选择与任务需求领域相关的文本片段，建立初始语料库；
10、基于所述初始语料库，提取与所述目标特征向量相关的语料集合；
11、将所述语料集合的语义信息编码成潜在空间，生成与潜在空间相关的潜在语义向量；
12、将所述潜在语义向量进行解码，利用所述潜在空间，生成一组初始提示词集合，确保每个初始提示词具有多样化的语义表现；
13、计算每个初始提示词与所述目标特征向量的余弦相似度，并利用tf-idf计算每个初始提示词在所述语料集合中的重要性；
14、根据所述余弦相似度和所述重要性，筛选得到最终的初始提示词集合。
15、可选的，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：
16、对最终的初始提示词集合中的每个提示词进行上下文感知编码，生成初始的高维特征向量集合，作为提示词特征向量集合，其中，每个高维特征向量捕获了每个提示词的深层语义和上下文信息；
17、将所述高维特征向量集合构成特征矩阵，其中，所述特征矩阵的每行表示一个提示词的向量；
18、将所述特征矩阵分解为两个子矩阵，其中，所述子矩阵包括特征基矩阵和系数矩阵，每个子矩阵捕捉提示词特征的不同方面；
19、对两个子矩阵进行协同分析，提取每个提示词在不同特征维度上的具体表示，得到子特征向量集合；
20、对所述子特征向量集合中的每个子特征向量进行稀疏化处理，得到稀疏化的子特征向量。
21、可选的，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：
22、对所述优化提示词集合中的每个提示词进行语义向量化处理，生成对应的语义向量；
23、计算所述语义向量与任务需求对应的特征向量之间的语义相似度；
24、筛选所述语义相似度高于预设阈值的语义向量对应的提示词，以使筛选的提示词在语义上与任务需求一致，得到语义一致提示词集合；
25、对所述语义一致提示词集合中的提示词的语义向量进行聚类，以使各个聚类中心能够代表不同的语义领域；
26、选取每个聚类中与中心距离小于预设距离的提示词，作为代表性提示词。
27、本申请的又一实施例提供了一种高效智能的大模型提示词工程系统，所述系统包括：
28、接收模块，用于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，其中，每个初始提示词与任务的特征维度关联；
29、分解模块，用于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，以捕获提示词的不同特性，其中，每个特征向量表示对应初始提示词的多维特征属性；
30、优化模块，用于利用并行优化算法对所述子特征向量进行多目标优化，生成优化提示词集合，其中，所述并行优化算法通过多线程并行优化各个预设目标；
31、筛选模块，用于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，作为对应任务需求的大模型输入。
32、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
33、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
34、与现有技术相比，本专利技术提供的一种高效智能的大模型提示词工程方法，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；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，以捕获提示词的不同特性；利用并行优化算法对所述子特征向量进行多目标优化，生成优化提示词集合；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，作为对应任务需求的大模型输入，从而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。
本文档来自技高网...【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程系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述接收模块，具体用于：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分解模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述筛选模块，具体用于：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-4中任一项所述的方法
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
...【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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