摘要
本发明公开了一种大模型提示词的自适应优化方法,本发明涉及提示词优化技术领域,解决了单一的关键词提取会存在提示词优化不完全,给后续造成搜索困难的技术问题,本发明通过大模型收集和存储的大量历史数据,将这些数据作为优化提示词的基础,利用深度学习模型和自然语言处理技术来分析用户输入的原始提示词,同时结合提示词与数据库的搜索结果来获取对应用户的反馈,针对不满足用户搜索体验的情况,进一步地对提示词进行二次筛选分析,综合用户输入数据的关联性进行分析,自动生成或调整提示词,以便更精确地给出用户期望的回答或结果。