一种基于大语言模型的文档撰写方法、系统和设备与流程

本发明属于智能文档撰写，特别涉及一种基于大语言模型的文档撰写方法、系统和设备。

背景技术：

1、随着信息技术和人工智能的快速发展，自然语言处理(nlp)已成为解决复杂语言数据处理问题的关键技术之一。特别是，大语言模型(llm)如gpt，因其强大的语言理解和生成能力而被广泛应用于各种文本相关任务，包括聊天机器人、自动文档生成和内容摘要等。

2、然而，尽管现有的大语言模型在文本生成方面表现出色，但在专业文档撰写，特别是科研和技术文档方面，仍面临一些挑战。这些挑战主要包括：1)缺乏与用户交互以动态生成和修正文档大纲的能力；2)在生成长文本时往往无法保持内容的一致性和准确性；3)容易产生幻觉且缺少对特定领域术语和概念的深入理解。此外，传统的文档撰写工具如文字处理软件虽然功能强大，但通常缺乏智能化的支持，如自动内容生成和结构优化等，使得用户在撰写涉及复杂结构和技术深度的文档时耗费大量的时间和精力。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于大语言模型的文档撰写方法、系统和设备，能够显著提升文档的准确性和个性化，满足不同行业对高质量文档撰写的需求

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种基于大语言模型的文档撰写方法，包括以下步骤：

4、接收文档主题和文档编写需求，利用大预言模型生成文档初始大纲；以及接收所述文档初始大纲的反馈意见，利用所述反馈意见实时修改后续版本的大纲内容；

5、就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断，在达成一致性时，得到最终的文档大纲；所述助手为负责判断大纲是否生成的助手；

6、根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本。

7、进一步的，所述方法还包括对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性。

8、进一步的，所述文档初始大纲包括各个标题、每个标题下内容对应的描述和每个标题对应的子标题。

9、进一步的，所述利用所述反馈意见调整后续版本的大纲内容的具体过程包括：

10、对每个大纲章节设置不同的权重，根据章节的权重和对当前章节的具体反馈调整后续版本的大纲内容；具体调节的公式为：

11、

12、其中，outlinen是第n次迭代的大纲；ωi是第i个子章节在大纲中的权重；δi是一个针对第i个子章节的调整函数；feedbackn,i是用户针对第n次迭代中第i个子章节提供的反馈；outlinen,i是第n次迭代中第i个子章节的内容。

13、进一步的，所述接收所述文档初始大纲的反馈意见，利用所述反馈意见调整后续版本的大纲内容的具体包括：

14、根据当前大纲和当前大纲的反馈意见生成搜索问题；所述当前大纲为利用初始大纲的反馈意见，调整后的正在运行的大纲。

15、利用生成的搜索问题查询浏览器网页并总结答案；每个问题得到一个问答对字典，最后将问答对字典合并得到外部知识字典；

16、以当前大纲为基准，遵循当前大纲的反馈意参考联网搜索获取的外部参考知识对当前大纲进行修改；直到最后输出的大纲满足要求。

17、进一步的，所述就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断具体包括：根据用户回复和参照历史对话，就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断；如果判断不一致，则重新进行修改大纲内容。

18、进一步的，所述根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本的具体过程包括：

19、将最终的文档大纲进行拆分，对于每个子标题的标题和描述生成一个编写任务；

20、根据每个编写任务，根据所述编写任务对应的大纲和概括性描述生成联网检索问题；

21、根据生成的所述联网检索问题查询浏览器网页并总结答案，将所述总结答案整理为字典格式得到知识字典；

22、根据所述子标题、概括性描述和知识字典撰写最终文本。

23、进一步的，所述对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性具体包括：参考大纲内容组织文档内容、修正任何语法、拼写或标点错误、以及保持文本的风格和语气一致。

24、本发明提出了一种基于大语言模型的文档撰写系统，包括大纲生成模块、判断模块和文本生成模块；

25、所述大纲生成模块用于接收文档主题和文档编写需求，利用大预言模型生成文档初始大纲；以及接收所述文档初始大纲的反馈意见，利用所述反馈意见实时修改后续版本的大纲内容；

26、所述判断模块用于就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断，在达成一致性时，得到最终的文档大纲；所述助手为负责判断大纲是否生成的助手；

27、所述文本生成模块用于根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本。

28、本发明还提出了一种基于大语言模型的文档撰写设备，包括：

29、存储器，用于存储计算机程序；

30、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的方法步骤。

31、
技术实现要素：
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

32、本发明提出了一种基于大语言模型的文档撰写方法、系统和设备，该方法包括以下步骤：接收文档主题和文档编写需求，利用大预言模型生成文档初始大纲；以及接收所述文档初始大纲的反馈意见，利用所述反馈意见实时修改后续版本的大纲内容；就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断，在达成一致性时，得到最终的文档大纲；所述助手为负责判断大纲是否生成的助手；根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本。对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性。基于一种基于大语言模型的文档撰写方法，还提出了一种基于大语言模型的文档撰写系统和设备。本发明旨在通过智能化的文本生成和交互式编辑功能，提高文档撰写的效率和质量，尤其是在处理复杂文档、自动化内容生成和实时用户反馈调整方面。本发明能够显著提升文档的准确性和个性化，满足不同行业对高质量文档撰写的需求。

技术特征：

1.一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述方法还包括对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性。

3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述文档初始大纲包括各个标题、每个标题下内容对应的描述和每个标题对应的子标题。

4.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述利用所述反馈意见调整后续版本的大纲内容的具体过程包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述接收所述文档初始大纲的反馈意见，利用所述反馈意见调整后续版本的大纲内容的具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断具体包括：根据用户回复和参照历史对话，就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断；如果判断不一致，则重新进行修改大纲内容。

7.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本的具体过程包括：

8.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的文档撰写方法，其特征在于，所述对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性具体包括：参考大纲内容组织文档内容、修正任何语法、拼写或标点错误、以及保持文本的风格和语气一致。

9.一种基于大语言模型的文档撰写系统，其特征在于，包括大纲生成模块、判断模块和文本生成模块；

10.一种基于大语言模型的文档撰写设备，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提出了一种基于大语言模型的文档撰写方法、系统和设备，该方法包括以下步骤：接收文档主题和文档编写需求，利用大预言模型生成文档初始大纲；以及接收文档初始大纲的反馈意见，利用反馈意见实时修改后续版本的大纲内容；就用户和助手对后续版本的大纲是否达成一致性进行判断，在达成一致性时，得到最终的文档大纲；根据最终的文档大纲自动填充具体章节，生成逻辑连贯、语法正确的最终文本。对生成的最终文本进行格式化和润色，确保最终文本的准确性和一致性。基于该方法，还提出了一种基于大语言模型的文档撰写系统和设备。本发明能够显著提升文档的准确性和个性化，满足不同行业对高质量文档撰写的需求。

技术研发人员：王硕,王壮,沈乃政,张含宁,王刘保
受保护的技术使用者：山东智洋上水信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28