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公开(公告)号：CN118093838A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410494748.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本申请适用于大语言模型技术领域，提供了一种大语言模型提示词生成方法、系统、终端设备及介质。包括基于用户数据，构建个性化语料库；获取用户输入的提示词，并对提示词进行分割；确定核心词中确定根节点，并根据语法关系确定该一核心词与其他单位文本之间的关系；根据根节点和关系，构建提示词解析树；计算演化概率和节点深度概率，对提示词解析树进行演化，得到最终提示词解析树；根据最终提示词解析树生成多个新提示词，基于个性化语料库、预先设置的专业领域语料库，计算每个新提示词的综合得分，并向用户输出最高综合得分对应的新提示词。本申请能提高提示词生成的准确性。
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公开(公告)号：CN118093836A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410491451.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于大语言模型的在线问答提示词优化生成方法，属于计算技术领域，具体包括：构建咨询问题数据库；组成关键字集合；提示词向量化；计算向量化的输入提示词和每个向量化的咨询提示词之间的余弦相似度；将关键字集合根据语义随机组合；将第一提示词集合和第二提示词集合合并；根据适应值函数计算初始化种群中每个个体的分数；进行单点交叉操作；进行流动关联变异；计算流动关联变异后的提示词集合的得分；根据目标得分集合和轮盘赌算法从目标提示词集合中选择一半数量提示词；循环得到新提示词集合和其对应的新得分集合；将新得分集合中的分数进行排序并选择前X项组成集合。通过本公开的方案，提高了解答准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118093836B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410491451.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于大语言模型的在线问答提示词优化生成方法，属于计算技术领域，具体包括：构建咨询问题数据库；组成关键字集合；提示词向量化；计算向量化的输入提示词和每个向量化的咨询提示词之间的余弦相似度；将关键字集合根据语义随机组合；将第一提示词集合和第二提示词集合合并；根据适应值函数计算初始化种群中每个个体的分数；进行单点交叉操作；进行流动关联变异；计算流动关联变异后的提示词集合的得分；根据目标得分集合和轮盘赌算法从目标提示词集合中选择一半数量提示词；循环得到新提示词集合和其对应的新得分集合；将新得分集合中的分数进行排序并选择前X项组成集合。通过本公开的方案，提高了解答准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118093838B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410494748.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本申请适用于大语言模型技术领域，提供了一种大语言模型提示词生成方法、系统、终端设备及介质。包括基于用户数据，构建个性化语料库；获取用户输入的提示词，并对提示词进行分割；确定核心词中确定根节点，并根据语法关系确定该一核心词与其他单位文本之间的关系；根据根节点和关系，构建提示词解析树；计算演化概率和节点深度概率，对提示词解析树进行演化，得到最终提示词解析树；根据最终提示词解析树生成多个新提示词，基于个性化语料库、预先设置的专业领域语料库，计算每个新提示词的综合得分，并向用户输出最高综合得分对应的新提示词。本申请能提高提示词生成的准确性。
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