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摘要：本发明提供了一种结合企业画像的LLM问题优化方法、介质及系统，属于企业画像技术领域，包括：首先,系统构建了包含企业基本信息、业务领域、产品服务等内容的企业知识图谱。然后,系统提取用户提问中的关键词,并在知识图谱中匹配相关节点和关系,形成初步的企业画像要素。之后,系统利用HyperLogLog算法和Word2Vec模型,对关键词与企业画像要素的相关度进行评估,并进行语义扩展,得到更广泛的企业画像要素。最后,系统融合问题文本和企业画像要素,生成优化后的提示语,输入到语言模型中获取初步回答,并基于企业画像要素对回答进行后处理,输出最终的优化结果，解决了LLM回答与提问者期望回答存在偏差的技术问题。
主权项：1.一种结合企业画像的LLM问题优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、构建企业知识图谱，包含企业基本信息、业务领域、产品服务、组织架构、核心技术、市场定位、竞争优势、发展战略以及合作伙伴；S20、获取提问者的问题文本，并提取所述问题文本中的关键词集合；S30、对于所述关键词集合中的每个关键词，在所述企业知识图谱中进行匹配，将匹配度大于第一阈值的企业知识图谱的节点和关系作为企业画像要素，记为第一要素；S40、采用HyperLogLog算法对所述第一要素进行基数估计，快速评估每个关键词与所述第一要素的相关度；S50、利用Word2Vec模型，结合模拟退火算法，以相关度大于第二阈值的关键词为种子，对所述种子进行语义扩展，得到语义相关的扩展关键词集合；S60、基于所述扩展关键词集合，在所述企业知识图谱中进行二次匹配，将匹配度大于第三阈值的企业知识图谱的节点和关系作为企业画像要素，记为第二要素；S70、利用预先训练好的prompt生成模型，输入所述问题文本、所述第二要素进行融合，生成优化后的prompt；S80、将所述优化后的prompt输入到LLM模型中，获取初步回答，并基于所述第二要素对初步回答进行后处理，包括实体对齐、事实核查和内容补充，最终输出与企业画像高度相关的优化后回答结果。
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