基于大语言模型和可满足性问题求解器的软件需求缺陷检测方法

本发明提出了一种基于大语言模型和可满足性问题求解器的软件需求缺陷检测方法，通过构建领域知识库，结合提示词工程引导大语言模型提取需求文本中的关键要素，识别不完整性和歧义性缺陷；同时将需求转换为逻辑表达式，利用SAT求解器检测逻辑不一致性。本发明支持知识库的增量更新，通过向量化和哈希编码技术实现高效检索与比对，实验表明，本发明在金融等领域的需求检测中显著优于传统技术，能够精准定位缺陷并提供修正建议，有效提升需求分析的效率与准确性。