一种电力语言大模型多场景有效性验证的实验方法及系统

本发明公开了一种电力语言大模型多场景有效性验证的实验方法及系统。该方法包括：根据电力业务场景需求，构建用于模拟全链路业务流程的分层实验模型；采用实验组与至少一个对照组进行对比试验并采集数据，并对实验数据进行计算得到多项指标，同时计算分别基于专家经验和数据波动性的主客观权重，并基于AHP‑熵权法融合主客观权重，以实现适配不同电力场景优先级变化的动态评价机制；通过动态评价结果对模型进行迭代以进行术语识别错误分析和知识图谱增量训练，实现数据‑模型闭环优化。本发明验证科学性与结论可信度显著提升，有效融合了专家主观经验与数据客观波动性，克服了传统静态指标的僵化缺陷，实现了评价结果对模型迭代的直接驱动。