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申请/专利权人：深圳天海宸光科技有限公司

摘要：本发明公开了一种提示词的优化方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，优化方法包括以下步骤：S10，获取基础提示词和原始问题集，并计算得原始回答集，且评估得原始分数集；S20，计算得到第一回答集，且评估得第一分数集；S30，生成提示词优化方案，并得第一优化提示词；S40对第一优化提示词同义改写得到若干同义优化提示词；S50，计算得优化回答集，且评估得优化分数集；S60，计算第一分数集和优化分数集的平均分，并输出分数最高的优化提示词；S70，将分数最高的优化提示词作为下一轮基础提示词，并循环持续执行S10‑S70，且判断是否满足循环结束条件，若满足，则循环结束。本发明的有益效果：既提高了调整提示词的效率，又优化了用户体验。

主权项：1.一种提示词的优化方法，应用于语言大模型，其特征在于，所述提示词的优化方法包括以下步骤：S10，语言大模型获取基础提示词和原始问题集，并通过对原始问题集计算得到原始回答集，且对原始回答集进行分数评估，以得到原始分数集；其中，所述语言大模型获取基础提示词和原始问题集的具体方式为：用户将基础提示词和原始问题集直接输入至语言大模型中，语言大模型直接对用户输入的基础提示词和原始问题集对应的文本信息进行读取；S20，语言大模型结合基础提示词对原始问题集计算得到第一回答集，且对第一回答集进行分数评估，以得到第一分数集；其中，所述语言大模型中设置有原始问题集对应的目标答案集以及基于目标答案集相似度的评分机制；所述语言大模型对第一回答集及若干优化回答集进行分数评估的具体方式为：语言大模型通过比对第一回答集及若干优化回答集同目标答案集的相似度，并根据语言大模型中的评分机制对比对的相似度进行评分，以得出第一分数集及若干优化分数集；S30，语言大模型结合原始分数集和第一分数集生成提示词优化方案，并通过提示词优化方案优化基础提示词，以得到第一优化提示词；具体的，所述语言大模型在生成提示词优化方案的过程中，需先判断第一分数集中的分数是否均高于原始分数集中的分数，若是，则语言大模型不提出优化方案，直接输出基础提示词；若否，则语言大模型需生成提示词优化方案；S40，语言大模型通过对第一优化提示词进行同义改写，以得到若干同义优化提示词；其中，所述语言大模型对第一优化提示词进行同义改写的数量由用户自定义设置；S50，语言大模型结合第一优化提示词和若干同义优化提示词分别对原始问题集计算得到若干优化回答集，且对若干优化回答集分别进行分数评估，以得到若干优化分数集；S60，语言大模型分别计算第一分数集和若干优化分数集的平均分，并输出分数最高的优化提示词；S70，语言大模型将S60中分数最高的优化提示词作为下一轮优化的基础提示词，并循环持续执行S10-S70，且判断当前循环是否满足循环结束条件，若满足，则循环结束，若不满足，则循环继续；其中，所述循环结束条件具体包括循环次数达到预设值和第一分数集中的分数均高于原始分数集中的分数；其中，所述预设值是在执行提示词的优化方法前设置的。

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