一种基于大语言模型的大型队列研究的数据质量评估方法

本申请公开了一种基于大语言模型的大型队列研究的数据质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：获取队列数据并对所述队列数据预处理；步骤S2：基于所述第一待输入队列数据的相关字段，结合提示工程和思维链原理生成提示模版；步骤S3：将所述步骤S1获得的所述第一待输入队列数据的通用数据元素文件和数据变量文件和所述步骤S2获得的所述提示模版输入至大语言模型，通过所述大语言模型完成基于所述提示模版的数据质量评估，从而获得评估结果；步骤S4：对所述评估结果进行后处理，获得最终的质量评估结果。本申请的方法能够实时对大型队列研究中多类型、异质性数据进行智能质量评估，确保数据的一致性和准确性，提高队列研究中数据质量。