一种面向工程应急响应的大语言模型提示学习方法及系统

本发明公开一种面向工程应急响应的大语言模型提示学习方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。所述方法包括：将检索到的结构化知识转化为适配大语言模型输入格式的自然语言描述；利用大语言模型生成的数据对知识改写器进行监督微调，在监督微调后，基于问答模型的反馈，进行偏好微调；通过线性分类层预测应急问题的潜在跳数；将应急问题分类为简单问题或复杂问题，并据此选择相应的提示模板，将经过偏好对齐的知识作为上下文与问题结合，输入大语言模型以生成最终答案。通过实时动态生成应急方案，能够在短时间内提供最合适的响应方案，提升应了急决策效率，在灾难和突发事件中，能够实现快速响应并做出准确判断。