提示词评价方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及计算机，尤其涉及深度学习、自然语言识别、大模型等人工智能，具体涉及一种提示词评价方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、提示词(prompt)指的是在特定任务或问题中，为了引导人工智能模型生成特定类型的输出而提供的输入文本片段或关键词。提示词可以是一个单词、一句话、一段话或一篇文章等。提示词用于向模型提供任务的上下文和指导，帮助模型产生符合预期的输出。在文本生成、机器翻译、问答等任务中，提示词对于大模型生成高质量的输出至关重要。

技术实现思路

1、本公开提供了一种提示词评价方法、装置、电子设备及存储介质。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种提示词评价方法，包括：

3、获取智能体对应的提示词；

4、确定每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准；

5、将所述提示词、每个所述评价维度对应的第一描述信息及评分标准，输入大模型中，以获取所述提示词在每个所述评价维度下对应的第一评分结果；

6、对每个所述评价维度下对应的第一评分结果进行融合，以获取所述提示词对应的目标评价结果。

7、根据本公开的第二方面，提供了一种提示词评价装置，包括：

8、第一获取模块，用于获取智能体对应的提示词；

9、确定模块，用于确定每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准；

10、第二获取模块，用于将所述提示词、每个所述评价维度对应的第一描述信息及评分标准，输入大模型中，以获取所述提示词在每个所述评价维度下对应的第一评分结果；

11、融合模块，用于对每个所述评价维度下对应的第一评分结果进行融合，以获取所述提示词对应的目标评价结果。

12、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

13、至少一个处理器；以及

14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的提示词评价方法。

16、根据本公开第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的提示词评价方法。

17、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的提示词评价方法的步骤。

18、本公开提供的提示词评价方法、装置、电子设备及存储介质，存在如下有益效果：

19、本实施例中，先获取智能体对应的提示词，之后确定每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准，并将提示词、每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准，输入大模型中，以获取提示词在每个评价维度下对应的第一评分结果，最后对每个评价维度下对应的第一评分结果进行融合，以获取提示词对应的目标评价结果。由此，可以基于大模型，从多个评价维度及对应的评分标准对智能体对应的提示词进行评价，并将各评价维度对应的第一评分结果进行融合，从而可以快速、准确地获取提示词对应的评价结果。

20、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种提示词评价方法，其中，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对每个所述评价维度下对应的第一评分结果进行融合，以获取所述提示词对应的目标评价结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定每个所述评价维度对应的目标权重，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定每个所述评价维度对应的目标权重，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，还包括：

8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其中，所述评价维度包括以下至少一项：

9.一种提示词评价装置，其中，包括：

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述融合模块，用于：

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述融合模块，用于：

12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述融合模块，用于：

13.根据权利要求9所述的装置，其中，所述确定模块，用于：

14.根据权利要求9所述的装置，其中，还包括第三获取模块，用于：

15.根据权利要求14所述的装置，其中，还包括修正模块，用于：

16.根据权利要求9-15任一所述的装置，其中，所述评价维度包括以下至少一项：

17.一种电子设备，包括：

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

19.一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供了一种提示词评价方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言识别、大模型等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取智能体对应的提示词；确定每个评价维度对应的第一描述信息及评分标准；将所述提示词、每个所述评价维度对应的第一描述信息及评分标准，输入大模型中，以获取所述提示词在每个所述评价维度下对应的第一评分结果；对每个所述评价维度下对应的第一评分结果进行融合，以获取所述提示词对应的目标评价结果。

技术研发人员：王珂欣
受保护的技术使用者：百度在线网络技术（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/1