一种大模型驱动的多模态数据生成方法

本发明提供了一种大模型驱动的多模态数据生成方法，该方法首先对数据产品进行需求分析和场景定义，明确多模态数据需求；然后以大型语言模型为基线，设计支持多模态输出的扩展框架；接着构建提示词工程，设计针对特殊领域的提示词模板；并通过RAG技术检索领域信息，动态增强提示词；集成条件生成网络模型，实现对输出数据参数的精确控制；最后对生成的数据进行自动化评估和人工抽样验证。本发明通过分层提示词工程、动态领域知识补充、条件生成网络及自动化评估与反馈机制，实现了高质量、大批量的多领域多模态数据生成，具有专业性和准确性高、参数控制精细、输出一致性与协同性好以及评估与优化体系完善等优点。