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申请/专利权人：南京智子引擎信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种大模型提示词的自适应优化方法，本发明涉及提示词优化技术领域，解决了单一的关键词提取会存在提示词优化不完全，给后续造成搜索困难的技术问题，本发明通过大模型收集和存储的大量历史数据，将这些数据作为优化提示词的基础，利用深度学习模型和自然语言处理技术来分析用户输入的原始提示词，同时结合提示词与数据库的搜索结果来获取对应用户的反馈，针对不满足用户搜索体验的情况，进一步地对提示词进行二次筛选分析，综合用户输入数据的关联性进行分析，自动生成或调整提示词，以便更精确地给出用户期望的回答或结果。
主权项：1.一种大模型提示词的自适应优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对用户输入数据进行获取，同时将用户输入数据与预存数据进行比较和筛选得到预选信息和剩余信息；步骤二：接着对生成的预选信息和剩余信息进行占比值计算，同时将占比值进行比较判断是否需要进行二次筛选，并生成二次筛选信号和直接搜索信号；步骤三：对生成的二次筛选信号进行分析，通过对剩余信息与预存数据的关联性进行计算来进行二次筛选得到筛选信息；步骤四：将得到的筛选信息和预选信息进行整合得到整合信息，并利用整合信息与数据库进行搜索得到搜索结果，同时根据用户的反馈对搜索结果进行判断生成满足信号和不满足信号；步骤五：对生成的不满足信号进行分析，通过对用户输入数据进行语义分析，并结合历史数据进行优化调整得到优化信息，接着对优化信息进行判断并生成满足信号和深度优化信号；步骤六：对生成的深度优化信号进行分析，通过结合用户输入数据对保留信息进行深度优化，并得到优化特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京智子引擎信息科技有限公司 一种大模型提示词的自适应优化方法
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