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摘要：本发明涉及大语言模型技术领域，公开了一种基于大语言模型的提示词优化方法及系统，通过自然语言处理技术对用户的输入内容进行语义分析，以获得语义分析结果，并根据所述语义分析结果生成多个候选提示词；对多个候选提示词进行效果评估，以获得提示词评估结果；根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示所述优化后的提示词。通过基于自然语言处理技术生成与用户需求匹配的提示词，减少了用户对输出结果的修改和调整次数，降低了用户在使用大语言模型时对专业知识的需求，也降低了使用门槛，提高了大语言模型的输出质量和用户满意度。此外，通过用户反馈和持续学习机制，可适应不同用户的需求和偏好，提高大语言模型的个性化程度。
主权项：1.一种基于大语言模型的提示词优化方法，其特征在于，所述基于大语言模型的提示词优化方法包括以下步骤：通过自然语言处理技术对用户的输入内容进行语义分析，以获得语义分析结果，并根据所述语义分析结果生成多个候选提示词；对多个候选提示词进行效果评估，以获得提示词评估结果；根据所述提示词评估结果确定优化后的提示词，并向用户展示所述优化后的提示词。
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百度查询： 武汉卡比特信息有限公司 基于大语言模型的提示词优化方法及系统
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