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龙图腾网获悉山东浪潮智能生产技术有限公司申请的专利工业场景中大模型提示词设计方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120235125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510703010.X，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权工业场景中大模型提示词设计方法、系统、设备及介质是由车浩宇;秦念彬;薛志清;陈实如设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业场景中大模型提示词设计方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种工业场景中大模型提示词设计方法、系统、设备及介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：构建私有提示词模板库，通过多源工业资料采集、智能语义解析及分类存储形成领域专用知识单元集合；定制四层结构化模板，依次建立任务总览层、步骤拆解层、指令细化层、输出规范层，构建从任务定义到输出执行的分层映射模型；模板库管理与迭代优化，通过集中式系统管理、多源反馈采集及数据驱动优化实现提示词体系的动态更新与性能提升。本发明针对工业场景中复杂任务需求构建基于分层结构的提示词设计与优化体系，提升了大模型在工业生产、质量检测、设备运维等场景的任务处理性能。

本发明授权工业场景中大模型提示词设计方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种工业场景中大模型提示词设计方法，其特征在于，包括： 运用网络爬虫收集工业领域文本数据，通过去噪和分词处理，并进行数据分类后，通过BERT模型生成私有提示词模板库； 借助领域知识图谱构建技术、TF-IDF算法、专家系统进行任务总览层设计，构建任务约束条件集合； 获取工业场景任务，利用基于Petri网的流程建模方法将工业场景任务分解为子任务，构建任务链并进行子任务的排序优化； 针对每个子任务，基于私有提示词模板库，采用卷积神经网络架构设计提示词模板，生成每个子任务的提示词； 构建大模型的输出格式约束规则，将每个子任务的提示词输入大模型中，并采用BLEU评分机制和领域特定评估指标评估大模型输出的质量； 运用文本聚类算法和词嵌入技术对私有提示词模板库进行管理；通过情感分析算法和命名实体识别算法处理用户反馈，构建多维度评估指标对私有提示词模板库进行性能评估，利用Apriori算法分析日志记录以实现提示词管理与迭代优化； 所述借助领域知识图谱构建技术、TF-IDF算法、专家系统进行任务总览层设计，构建任务约束条件集合，包括： 运用领域知识图谱构建技术，从工业标准文档、设备手册中提取关键概念及其关系，构建知识网络； 采用TF-IDF算法对历史工单、故障报告进行关键词提取，确定任务的核心主题词分布； 通过基于Dempster-Shafer证据理论的不确定性推理模型融合领域专家经验，构建任务约束条件集合； 所述领域特定评估指标包括控制指令准确率Acc； 其中，为正确指令数，为错误指令数； 所述运用文本聚类算法和词嵌入技术对私有提示词模板库进行管理，包括： 运用DBSCAN密度聚类算法对私有提示词模板库中的提示词模板按领域、任务类型进行分类； 采用Word2Vec算法计算提示词模板间的语义相似度，依据相似度结果对模板进行合并或拆分优化； 定期利用网络爬虫技术从行业论坛、技术文档中抓取新的工业领域文本数据，经数据预处理后补充到私有提示词模板库中； 所述利用Apriori算法分析日志记录以实现提示词管理与迭代优化，包括： 利用Apriori算法对日志数据进行分析，挖掘出提示词组合与结果的关联规则，为提示词的组合优化和推荐提供依据，以优化私有提示词模板库。

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