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龙图腾网获悉浙江预策科技有限公司申请的专利一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法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：CN120832540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511345414.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法是由朱晓克;孙信宇;洪文明;申玉宝;王弘玥设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及提示词优化技术领域，公开了一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法，包括：构建针对目标大语言模型认知弱点的挑战性数据集池，获取初始提示词并结合该数据集池构建分层优化目标体系；基于分层优化目标体系与数据集池，构建元提示词的优化目标、任务示例、历史学习模块并按预定格式组装成完整元提示词；用元提示词驱动优化器大语言模型生成新提示词候选，经数据集池性能评估、贝叶斯优化策略迭代改进至收敛后，输出最优提示词；本发明实现了对目标大语言模型提示词的精准化、自动化优化，保障提示词与模型需求的适配性及优化效果稳定性。

本发明授权一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法，其特征在于，所述方法包括： 构建针对目标大语言模型认知弱点的挑战性数据集池，获取目标大语言模型的初始提示词，使用初始提示词在所述挑战性数据集池上测试目标大语言模型，获得多维度性能指标；对多维度性能指标进行相关性分析，识别性能瓶颈维度和改进潜力维度，生成初始性能基准报告；根据初始性能基准报告和多维度性能指标，生成分层优化目标体系； 所述挑战性数据集池的构建方法包括：接收多个候选数据集，提取每个候选数据集的任务类型特征，根据任务类型特征识别目标大语言模型的认知弱点类别；基于认知弱点类别，使用目标大语言模型对每个候选数据集执行基准测试，计算错误率、响应时间和推理复杂度组成的挑战性指标；对错误率、响应时间和推理复杂度进行归一化处理，得到归一化错误率、归一化响应时间和归一化推理复杂度，将归一化错误率、归一化响应时间和归一化推理复杂度加权求和，得到挑战性综合得分；将所有候选数据集根据挑战性综合得分从高到低排序，将前K%的候选数据集纳入挑战性数据集池，其中，K为百分比阈值参数； 根据分层优化目标体系和挑战性数据集池，构建元提示词的优化目标模块、任务示例模块和历史学习模块；将优化目标模块、任务示例模块和历史学习模块按预定格式，依照优化目标模块、任务示例模块、历史学习模块的顺序进行组装，每个模块之间添加明确的模块标识，生成完整的元提示词；所述分层优化目标体系包括主要优化目标、次要优化目标、约束条件和目标权重； 所述优化目标模块、任务示例模块和历史学习模块的构建方法包括：将分层优化目标体系中的主要优化目标、次要优化目标、约束条件和目标权重分配转换为结构化自然语言描述，形成元提示词的优化目标模块；对挑战性数据集池进行聚类分析，从各聚类中选择代表性样本，将代表性样本按难度递增顺序组织为元提示词的任务示例模块；初始化优化轨迹记录结构，以初始提示词为首个历史记录项，关联初始提示词的多维度性能指标，设计包含历史提示词、历史提示词对应的多维度性能指标、改进差异的动态更新机制，构建元提示词的历史学习模块； 使用元提示词驱动优化器大语言模型生成新提示词候选，在挑战性数据集池上评估新提示词候选的性能并更新元提示词，通过贝叶斯优化策略迭代改进直至收敛，输出最优提示词。

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