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龙图腾网获悉语仓科技(北京)有限公司申请的专利基于用户反馈的大模型应用优化方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120806172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511284887.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于用户反馈的大模型应用优化方法、装置、设备及介质是由李世奇;夏博;李国东;郑博元;刘菲凡;柴忝麟;张二令设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户反馈的大模型应用优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于用户反馈的大模型应用优化方法、装置、设备及介质，涉及大模型应用领域，该方法包括：基于用户历史输入信息、大模型对用户历史输入信息的输出结果及用户反馈信息，构建用户反馈数据库；根据用户新输入信息及用户反馈数据库确定反馈数据实例；根据用户新输入信息及反馈数据实例生成新提示词；将新提示词输入大模型中，得到大模型对用户新输入信息的输出结果。本申请无需对大模型进行训练和微调，降低了大模型的优化成本，可在大模型的使用过程中，根据历史用户反馈信息，实时对大模型的输出结果进行优化，提升了大模型的适应性和灵活性，并使大模型的输出更符合用户期望。

本发明授权基于用户反馈的大模型应用优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于用户反馈的大模型应用优化方法，其特征在于，所述方法包括： 基于用户历史输入信息、大模型对用户历史输入信息的输出结果及用户反馈信息，构建用户反馈数据库； 所述用户反馈数据库包括好评关系数据库、差评关系数据库、好评向量数据库及差评向量数据库； 所述好评关系数据库中的每条数据包括关联编号、用户历史输入信息、用户历史输入提示词、大模型对用户历史输入信息的输出结果及好评标记； 所述差评关系数据库中的每条数据包括关联编号、用户历史输入信息、用户历史输入提示词、大模型对用户历史输入信息的输出结果及差评标记； 所述好评向量数据库中的每条数据包括关联编号、用户历史输入向量及好评标记；所述好评向量数据库中的关联编号与所述好评关系数据库中的关联编号对应绑定； 所述差评向量数据库中的每条数据包括关联编号、用户历史输入向量及差评标记；所述差评向量数据库中的关联编号与所述差评关系数据库中的关联编号对应绑定； 获取用户新输入信息，并根据所述用户新输入信息及所述用户反馈数据库，确定反馈数据实例；所述反馈数据实例包括好评实例及差评实例；根据所述用户新输入信息及所述用户反馈数据库，确定反馈数据实例，具体包括： 将所述用户新输入信息转换为向量形式，得到用户新输入向量； 分别在所述好评向量数据库及所述差评向量数据库中检索与所述用户新输入向量的语义匹配度最高的前N条数据，得到N条好评向量实例及N条差评向量实例；N≥1；具体采用检索增强生成技术分别在好评向量数据库和差评向量数据库中检索用户新输入向量，获取与用户新输入向量的语义匹配度最高的前N条数据或者引入重排序模型，对语义检索结果进行重排序，按照得分高低降序输出前N条数据作为好评向量实例或差评向量实例； 根据各好评向量实例的关联编号，从所述好评关系数据库中检索对应的用户历史输入信息、用户历史输入提示词及大模型对用户历史输入信息的输出结果，得到好评实例； 根据各差评向量实例的关联编号，从所述差评关系数据库中检索对应的用户历史输入信息、用户历史输入提示词及大模型对用户历史输入信息的输出结果，得到差评实例； 根据所述用户新输入信息及所述反馈数据实例生成新提示词，具体包括：根据所述用户新输入信息生成初步提示词；采用小样本学习方法，将所述反馈数据实例与所述初步提示词进行拼接，得到新提示词； 将所述新提示词输入所述大模型中，得到所述大模型对所述用户新输入信息的输出结果； 获取用户对所述输出结果的反馈信息，并基于所述反馈信息将所述用户新输入信息及大模型对所述用户新输入信息的输出结果存储至所述用户反馈数据库中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人语仓科技(北京)有限公司，其通讯地址为：100033 北京市海淀区上地东路1号院盈创动力A座北厅901；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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