基于思维链引导的意图识别方法

本发明提供一种基于思维链引导的意图识别方法，涉及大语言模型推理技术领域。构建一个自适应的思维链引导机制，通过少样本学习的方式引导大语言模型在面对复杂问题时，利用一套通用的思维链引导提示模版，将问题逐步拆解成多个可独立处理的子问题；接着，采用监督微调的方法，将子问题的分类任务转化为让大模型进行选择题决策，从而针对不同类型的子问题选择最合适的处理模块，具体而言，引入子任务模块化设计，将不同的处理路径划分为独立的任务处理单元，并根据任务的性质执行相应的处理流程。本发明通过精细化的任务拆解和推理路径引导，能够帮助模型在面对包含多个子任务和复杂逻辑关系的任务时，保持推理的一致性和准确性。