一种基于大语言模型的中药处方推荐方法及系统

本发明提供一种基于大语言模型的中药处方推荐方法及系统，涉及智能推荐技术领域，方法包括：收集患者文本信息以及推荐药物标签；将患者文本信息分别转换为提示词特征和特征向量；通过交叉注意力机制层对特征向量进行交互融合，生成融合特征向量；将各个融合特征向量进行拼接，得到总特征向量；通过自注意力机制层和前馈神经网络层对总特征向量进行编码，生成输出向量；将输出向量映射为软提示特征向量；将软提示特征向量和提示词特征进行拼接融合，生成模型特征；将模型特征输入至大语言模型，输出预测推荐药物，直至二元交叉熵损失函数值小于预设值；获取待检测患者文本信息；将待检测患者文本信息输入至训练后的大语言模型，输出预测推荐药物。