基于少量样本的自适应模板重构方法及系统

本发明提供一种基于少量样本的自适应模板重构方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：S1、基于少量样本数据构建初始提示模板；S2、将所述初始提示模板输入大语言模型生成问题池；S3、利用大语言模型生成答案池；S4、通过多层次相似性比较模块对所述答案池中的答案进行筛选和聚类分析，并通过模型自反馈机制动态调整多层次相似性比较模块中相似性计算的权重参数，得到筛选后答案的总体得分；S5、计算各答案群组的综合相似性得分，并对各答案群组进行专家评分，基于综合相似性得分和专家评分对初始提示模板进行重构；S6、将所述重构后提示模板输入大语言模型进行迭代更新，直至获得最终答案。