会话总结提示词生成方法、装置和计算机设备与流程

本技术涉及人工智能，特别是涉及一种会话总结提示词生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着人工智能和机器学习领域的不断发展，大型语言模型已越来越多地应用在自然语言处理的各种场景中。它们具有强大的理解和生成自然语言的能力，可以在许多任务如文本生成，文本理解，对话系统等方面取得优秀的表现。然而，尽管这些模型具有令人惊艳的性能，但其在特定任务和应用场景中的表现仍然依赖于如何设计和优化输入提示（prompt）。这使得提示词工程（prompt engineering）成为使用大型语言模型的一个重要环节。

2、提示词工程通过设计和优化语言模型的输入提示，以获取最佳的输出结果。适当的提示词既可以引导模型生成用户期望的结果，也有助于提升模型表现和效率。然而，传统的提示词工程主要依赖于人工经验和反复试验来得到，这不仅需要大量的人力和时间成本，也往往无法确保最优的效果。因此，目前的提示词工程中提示词的获取效果较差。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够改善提示词的获取效果的会话总结提示词生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种会话总结提示词生成方法。所述方法包括：

3、获取初始总结提示词；所述初始总结提示词为指示大语言模型对目标会话记录进行总结所输入的提示词；所述目标会话记录为目标账户与业务账户进行会话产生的会话记录；

4、基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；各所述扩展后总结提示组包括至少两个扩展后总结提示词；

5、针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；

6、调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。

7、在其中一个实施例中，所述基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组，包括：

8、获取扩展任务描述信息和所述扩展要求信息；所述扩展任务描述信息包括有扩展目标，所述扩展要求信息包括扩展方式的类型，所述扩展方式的类型包括添加额外限制条件类型、深化提示内容类型、提出更详细的提示要求类型、增加推理步骤的类型、复杂化类型；

9、根据所述扩展任务描述信息和所述扩展要求信息，构建得到扩展模板；

10、调用所述大语言模型，根据所述扩展模板对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组。

11、在其中一个实施例中，所述调用所述大语言模型，根据所述扩展模板对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组，包括：

12、将所述初始总结提示词和所述扩展模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型按照所述扩展要求信息中的所述扩展方式的类型，输出满足所述扩展目标的各所述扩展后总结提示词；

13、将同一所述初始总结提示词对应的所述扩展后总结提示词，合并为所述扩展后总结提示组。

14、在其中一个实施例中，所述针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词，包括：

15、获取重组任务描述信息、差异部分识别信息和重组要求信息；

16、根据所述重组任务描述信息、所述差异部分识别信息和所述重组要求信息，构建得到交叉重组模板；所述重组任务描述信息包括有重组目标；

17、将所述扩展后总结提示词和所述交叉重组模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型根据所述差异部分识别信息，识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，并按照所述重组要求信息中的要求，输出满足所述重组目标的所述重组后总结提示词。

18、在其中一个实施例中，所述调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词，包括：

19、获取改写任务描述信息、改写部分识别信息和改写要求信息；

20、根据所述改写任务描述信息、所述改写部分识别信息和所述改写要求信息，构建得到改写模板；所述改写任务描述信息中包括有改写目标；

21、将所述重组后总结提示词和所述改写模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型根据所述改写部分识别信息，识别到所述重组后总结提示词中的所述待改写部分，并按照所述改写要求信息中的要求，输出满足所述改写目标的所述目标总结提示词。

22、在其中一个实施例中，所述识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词，包括：

23、获取各所述重组后总结提示词对应的改写概率值，所述改写概率值表征需要对所述重组后总结提示词进行改写的必要程度；

24、在所述改写概率值大于预设阈值的情况下，对所述待改写部分进行改写，得到所述目标总结提示词。

25、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

26、获取各所述初始总结提示词构成的第一数据集，获取各所述目标总结提示词构成的第二数据集；

27、基于第一评测指标和第二评测指标分别对所述第一数据集和所述第二数据集进行测评，得到各数据集对应各项指标的指标分值；所述第一评测指标为执行准确度指标，所述第二评测指标为召回精确度指标；

28、基于所述各数据集对应各项指标的指标分值，确定数据集测评结果。

29、第二方面，本技术还提供了一种会话总结提示词生成装置。所述装置包括：

30、提示词获取模块，用于获取初始总结提示词；所述初始总结提示词为指示大语言模型对目标会话记录进行总结所输入的提示词；所述目标会话记录为目标账户与业务账户进行会话产生的会话记录；

31、扩展模块，用于基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；各所述扩展后总结提示组包括至少两个扩展后总结提示词；

32、交叉重组模块，用于针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；

33、改写模块，用于调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。

34、在其中一个实施例中，所述扩展模块包括：

35、第一信息获取模块，用于获取扩展任务描述信息和所述扩展要求信息；所述扩展任务描述信息包括有扩展目标，所述扩展要求信息包括扩展方式的类型，所述扩展方式的类型包括添加额外限制条件类型、深化提示内容类型、提出更详细的提示要求类型、增加推理步骤的类型、复杂化类型；

36、第一模板构建模块，用于根据所述扩展任务描述信息和所述扩展要求信息，构建得到扩展模板；

37、扩展子模块，用于调用所述大语言模型，根据所述扩展模板对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组。

38、在其中一个实施例中，所述扩展子模块包括：

39、扩展后总结提示词输出模块，用于将所述初始总结提示词和所述扩展模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型按照所述扩展要求信息中的所述扩展方式的类型，输出满足所述扩展目标的各所述扩展后总结提示词；

40、提示词合并模块，用于将同一所述初始总结提示词对应的所述扩展后总结提示词，合并为所述扩展后总结提示组。

41、在其中一个实施例中，所述交叉重组模块包括：

42、第二信息获取模块，用于获取重组任务描述信息、差异部分识别信息和重组要求信息；

43、第二模板构建模块，用于根据所述重组任务描述信息、所述差异部分识别信息和所述重组要求信息，构建得到交叉重组模板；所述重组任务描述信息包括有重组目标；

44、交叉重组子模块，用于将所述扩展后总结提示词和所述交叉重组模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型根据所述差异部分识别信息，识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，并按照所述重组要求信息中的要求，输出满足所述重组目标的所述重组后总结提示词。

45、在其中一个实施例中，所述改写模块包括：

46、第三信息获取模块，用于获取改写任务描述信息、改写部分识别信息和改写要求信息；

47、第三模板构建模块，用于根据所述改写任务描述信息、所述改写部分识别信息和所述改写要求信息，构建得到改写模板；所述改写任务描述信息中包括有改写目标；

48、改写子模块，用于将所述重组后总结提示词和所述改写模板作为提示，输入至所述大语言模型，以使所述大语言模型根据所述改写部分识别信息，识别到所述重组后总结提示词中的所述待改写部分，并按照所述改写要求信息中的要求，输出满足所述改写目标的所述目标总结提示词。

49、在其中一个实施例中，所述改写模块包括：

50、概率值获取模块，用于获取各所述重组后总结提示词对应的改写概率值，所述改写概率值表征需要对所述重组后总结提示词进行改写的必要程度；

51、概率值判断模块，用于在所述改写概率值大于预设阈值的情况下，对所述待改写部分进行改写，得到所述目标总结提示词。

52、在其中一个实施例中，所述装置还包括：

53、数据集获取模块，用于获取各所述初始总结提示词构成的第一数据集，获取各所述目标总结提示词构成的第二数据集；

54、测评模块，用于基于第一评测指标和第二评测指标分别对所述第一数据集和所述第二数据集进行测评，得到各数据集对应各项指标的指标分值；所述第一评测指标为执行准确度指标，所述第二评测指标为召回精确度指标；

55、测评结果确定模块，用于基于所述各数据集对应各项指标的指标分值，确定数据集测评结果。

56、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

57、获取初始总结提示词；所述初始总结提示词为指示大语言模型对目标会话记录进行总结所输入的提示词；所述目标会话记录为目标账户与业务账户进行会话产生的会话记录；

58、基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；各所述扩展后总结提示组包括至少两个扩展后总结提示词；

59、针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；

60、调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。

61、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

62、获取初始总结提示词；所述初始总结提示词为指示大语言模型对目标会话记录进行总结所输入的提示词；所述目标会话记录为目标账户与业务账户进行会话产生的会话记录；

63、基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；各所述扩展后总结提示组包括至少两个扩展后总结提示词；

64、针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；

65、调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。

66、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

67、获取初始总结提示词；所述初始总结提示词为指示大语言模型对目标会话记录进行总结所输入的提示词；所述目标会话记录为目标账户与业务账户进行会话产生的会话记录；

68、基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；各所述扩展后总结提示组包括至少两个扩展后总结提示词；

69、针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；

70、调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。

71、上述会话总结提示词生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，首先获取初始总结提示词，然后基于扩展要求信息，调用大语言模型对初始总结提示词进行扩展，得到各初始总结提示词对应的扩展后总结提示组，进而针对任一扩展后总结提示组，调用大语言模型识别到任意两个扩展后总结提示词之间的不同部分，对不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词，最后调用大语言模型，识别重组后总结提示词中的待改写部分，对待改写部分进行改写，得到目标总结提示词；将人工的深度理解与大语言模型相结合，实现了对特定领域的深度优化，采取了不同的扩展方式，提升提示词的丰富度，并引入遗传算法中的交叉重组和突变的思想，寻找和保留不同扩展提示之间的优势部分，产生新的优化提示，使得新生成的提示不仅能继承原有提示的优点，还可以在此基础上进行优化和改进，使得提示内容更为准确有效，在提升提示词生成效率的同时，保证了提示词的精确性，改善了提示词工程中提示词的获取效果。

技术特征：

1.一种会话总结提示词生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于扩展要求信息，调用所述大语言模型对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述大语言模型，根据所述扩展模板对所述初始总结提示词进行扩展，得到各所述初始总结提示词对应的扩展后总结提示组，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一所述扩展后总结提示组，调用所述大语言模型识别到任意两个所述扩展后总结提示词之间的不同部分，对所述不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用所述大语言模型，识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述重组后总结提示词中的待改写部分，对所述待改写部分进行改写，得到目标总结提示词，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种会话总结提示词生成装置，其特征在于，所述装置包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述扩展模块包括：

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述扩展子模块包括：

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述交叉重组模块包括：

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述改写模块包括：

13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述改写模块包括：

14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

15.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种会话总结提示词生成方法、装置和计算机设备，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取初始总结提示词；基于扩展要求信息，调用大语言模型对初始总结提示词进行扩展，得到各初始总结提示词对应的扩展后总结提示组；针对任一扩展后总结提示组，调用大语言模型识别到任意两个扩展后总结提示词之间的不同部分，对不同部分进行交叉重组，得到重组后总结提示词；调用大语言模型，识别重组后总结提示词中的待改写部分，对待改写部分进行改写，得到目标总结提示词。采用本方法能够改善提示词的获取效果。

技术研发人员：徐冲睿,林廷懋
受保护的技术使用者：中国建设银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23