本申請涉及人工智能，尤其涉及一種基于大模型的提示詞優(yōu)化方法及設備。

背景技術：

1、在當今快速發(fā)展的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)面臨著日益復雜的業(yè)務需求和不斷變化的市場條件。為了在競爭中保持優(yōu)勢，企業(yè)必須不斷優(yōu)化其業(yè)務流程，提高效率和響應速度。然而，傳統(tǒng)的業(yè)務流程管理方法往往缺乏靈活性和智能化，難以適應動態(tài)變化的需求和多樣化的任務。

2、目前，對于大模型的應用越來越廣泛，大模型在任務處理效率和靈活性方面具有顯著優(yōu)勢，但其性能在開發(fā)完成后調用大模型時所使用的提示詞往往是固定的，難以根據(jù)實際運行中的反饋進行動態(tài)調整和優(yōu)化。這種固定性能的限制使得大模型在面對不斷變化的用戶需求和市場條件時，難以保持最佳的運行狀態(tài)，進而影響了業(yè)務流程的整體效率和用戶滿意度。

3、因此，如何自動對提示詞進行優(yōu)化成為亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供了一種基于大模型的提示詞優(yōu)化方法及設備，用以解決現(xiàn)有技術中大模型的提示詞無法自動優(yōu)化的問題。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的提示詞優(yōu)化方法，所述方法包括：

3、獲取用戶針對第一大模型的答復給出的反饋文本，所述答復是所述第一大模型根據(jù)原始提示詞進行相應處理后輸出的；

4、將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型，使所述第二大模型根據(jù)所述第一提示文本的提示對所述反饋文本的語義進行分析，并按照設定格式輸出所述反饋文本對應的目標改進點，所述目標改進點用于描述所述原始提示詞中待調整的字符，及調整后的目標字符；

5、根據(jù)所述目標字符，對所述原始提示詞中的待調整的字符進行調整。

6、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的提示詞優(yōu)化裝置，所述裝置包括：

7、獲取模塊，用于獲取用戶針對第一大模型的答復給出的反饋文本，所述答復是所述第一大模型根據(jù)原始提示詞進行相應處理后輸出的；

8、分析模塊，用于將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型，使所述第二大模型根據(jù)所述第一提示文本的提示對所述反饋文本的語義進行分析，并按照設定格式輸出所述反饋文本對應的目標改進點，所述目標改進點用于描述所述原始提示詞中待調整的字符，及調整后的目標字符；

9、調整模塊，用于根據(jù)所述目標字符，對所述原始提示詞中的待調整的字符進行調整。

10、第三方面，本申請還提供了一種電子設備，所述電子設備包括處理器，所述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計算機程序時實現(xiàn)如上述任一所述基于大模型的提示詞優(yōu)化方法的步驟。

11、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一所述基于大模型的提示詞優(yōu)化方法的步驟。

12、由于在本申請實施例中，第一大模型在根據(jù)原始提示詞進行相應處理，得到答復之后，獲取用戶針對該答復給出的反饋文本，將反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型，使第二大模型根據(jù)第一提示文本的提示對反饋文本的語義進行分析，并按照設定格式輸出反饋文本對應的目標改進點，即利用大模型提取用戶反饋的反饋文本中給出的調整意見，目標改進點用于描述原始提示詞中待進行調整的字符，及調整后的目標字符，在進行提示詞優(yōu)化時，根據(jù)目標字符，對原始提示詞中的待調整的字符進行調整，實現(xiàn)了對原始提示詞的自動優(yōu)化。

技術特征：

1.一種基于大模型的提示詞優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，若所述反饋文本為多個，所述將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型之前，所述方法還包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，確定任一反饋文本對應的評價類別的過程包括：

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定每個反饋文本對應的評價類別之前，所述方法還包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型，包括：

6.根據(jù)權利要求3或5所述的方法，其特征在于，基于預先訓練完成的評價模型，確定任一反饋文本的目標分值，包括：

7.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型之前，所述方法還包括：

8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一提示文本的獲取過程包括：

9.根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，所述將所述反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型之前，所述方法還包括：

10.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括處理器，所述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計算機程序時實現(xiàn)如權利要求1-9任一項所述基于大模型的提示詞優(yōu)化方法的步驟。

技術總結
本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于大模型的提示詞優(yōu)化方法及設備。第一大模型在根據(jù)原始提示詞進行相應處理，得到答復之后，獲取用戶針對該答復給出的反饋文本，將反饋文本和第一提示文本輸入到第二大模型，使第二大模型根據(jù)第一提示文本的提示對反饋文本的語義進行分析，并按照設定格式輸出反饋文本對應的目標改進點，即利用大模型提取用戶反饋的反饋文本中給出的調整意見，目標改進點用于描述原始提示詞中待進行調整的字符，及調整后的目標字符，在進行提示詞優(yōu)化時，根據(jù)目標字符，對原始提示詞中的待調整的字符進行調整，實現(xiàn)了對原始提示詞的自動優(yōu)化。

技術研發(fā)人員：楊成喆,王彥芳,丁振宇,楊斌,杜兆臣
受保護的技術使用者：海信集團控股股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9