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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京億安天下科技股份有限公司申請(qǐng)的專利基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119441443B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510037633.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法是由王雪芳;楊珍豪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1、對(duì)歷史對(duì)話數(shù)據(jù)和用戶輸入進(jìn)行文本預(yù)處理，包括動(dòng)態(tài)生成查詢關(guān)鍵詞、驗(yàn)證和解析用戶上傳文件，并提取核心內(nèi)容；S2、利用預(yù)訓(xùn)練語言模型將歷史對(duì)話和用戶請(qǐng)求映射為語義向量，結(jié)合關(guān)鍵詞權(quán)重進(jìn)行匹配，構(gòu)建歷史向量集合與用戶請(qǐng)求向量；S3、基于凸優(yōu)化方法從歷史對(duì)話向量中提取與用戶請(qǐng)求最相關(guān)的上下文片段。通過稀疏優(yōu)化技術(shù)精準(zhǔn)提取與用戶請(qǐng)求高度相關(guān)的上下文信息，結(jié)合動(dòng)態(tài)Prompt模板設(shè)計(jì)，將背景信息、用戶請(qǐng)求和生成指令有機(jī)整合，提高了生成回復(fù)的語義相關(guān)性和上下文連貫性，避免了冗余和無關(guān)信息的干擾。

本發(fā)明授權(quán)基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人機(jī)對(duì)話歷史及語義檢索的prompt自動(dòng)構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、對(duì)歷史對(duì)話數(shù)據(jù)和用戶輸入進(jìn)行文本預(yù)處理，包括動(dòng)態(tài)生成查詢關(guān)鍵詞、驗(yàn)證和解析用戶上傳文件，并提取核心內(nèi)容；S2、利用預(yù)訓(xùn)練語言模型將歷史對(duì)話和用戶請(qǐng)求映射為語義向量，結(jié)合關(guān)鍵詞權(quán)重進(jìn)行匹配，構(gòu)建歷史向量集合與用戶請(qǐng)求向量；S3、基于凸優(yōu)化方法從歷史對(duì)話向量中提取與用戶請(qǐng)求最相關(guān)的上下文片段，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取的高相關(guān)內(nèi)容，并通過稀疏優(yōu)化問題篩選上下文；所述S3步驟中提取與用戶請(qǐng)求最相關(guān)上下文片段的過程包括以下內(nèi)容：S3.1、系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲模擬搜索引擎行為，實(shí)時(shí)抓取網(wǎng)頁內(nèi)容，并提取高相關(guān)性的文本數(shù)據(jù)；S3.2、構(gòu)建稀疏優(yōu)化問題，其目標(biāo)函數(shù)為： 其中，vu為用戶請(qǐng)求的語義向量表示，vi為歷史對(duì)話的語義向量表示，α＝[α1,α2,…,αN]為稀疏系數(shù)向量,λ為稀疏正則化參數(shù)；S3.3、系統(tǒng)內(nèi)置異常處理機(jī)制，支持網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的自動(dòng)重試并記錄異常日志；所述S3.2步驟中稀疏優(yōu)化問題通過交替方向乘子法進(jìn)行求解，具體包括：當(dāng)前迭代中待優(yōu)化的稀疏系數(shù)向量α： 其中，αk+1為第k+1次迭代中優(yōu)化得到的稀疏系數(shù)向量，α為當(dāng)前迭代中待優(yōu)化的稀疏系數(shù)向量，vu為用戶請(qǐng)求的語義向量表示，vi為歷史對(duì)話的語義向量表示，N為歷史對(duì)話的總輪次，為歷史對(duì)話向量的線性組合，擬合用戶請(qǐng)求的語義向量表示vu，為重構(gòu)誤差項(xiàng)，ρ為懲罰因子，為約束項(xiàng)，zk為第k次迭代中更新的稀疏變量,μk為第k次迭代中的拉格朗日乘子；更新稀疏性約束變量z：zk+1＝soft-thresholdingαk+1+μk，λρ；其中，zk+1為第k+1次迭代中更新的稀疏變量，soft-thresholding·，τ為軟閾值函數(shù)，αk+1為第k+1次迭代中優(yōu)化得到的稀疏系數(shù)向量，μk為第k次迭代中的拉格朗日乘子，λ為正則化參數(shù)，ρ為懲罰因子；更新拉格朗日乘子μ：μk+1＝μk+ραk+1-zk+1；其中，μk+1為第k+1次迭代中更新的拉格朗日乘子，μk為第k次迭代中的拉格朗日乘子，ρ為懲罰因子，αk+1為第k+1次迭代優(yōu)化得到的稀疏系數(shù)向量，zk+1為第k+1次迭代更新的稀疏變量；重復(fù)迭代，直到稀疏系數(shù)滿足預(yù)設(shè)收斂條件；所述S3.2步驟中稀疏優(yōu)化結(jié)果為稀疏系數(shù)向量α*，從中篩選出非零權(quán)重對(duì)應(yīng)的與用戶請(qǐng)求最相關(guān)的上下文片段D′，其表達(dá)式為： 其中，D′為與用戶請(qǐng)求最相關(guān)的上下文片段；S4、構(gòu)建動(dòng)態(tài)Prompt模板，將提取的上下文片段、用戶請(qǐng)求和生成指令整合生成Prompt；S5、將生成的Prompt輸入生成式語言模型中進(jìn)行處理，生成自然語言回復(fù)文本；S6、根據(jù)生成質(zhì)量評(píng)估結(jié)果對(duì)稀疏優(yōu)化參數(shù)與Prompt模板設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。

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