一种基于少样本思维链提示的数学应用题求解方法及系统

本发明提出一种基于少样本思维链提示的数学应用题求解方法及系统，基于预训练编码器，将问题样本及其推理链编码为特征向量；对特征向量进行分类，选取每类前N个特征向量，构建提示词，引导大语言模型为每类问题构建示例；从示例集中抽取与待解决问题最相似的示例，基于该示例与待解决问题，构建初始提示词；基于可编程的声明式提示词优化框架，对初始提示词进行调优；使用优化后的提示词引导大语言模型求解待解决问题。通过处理训练数据中的问题与推理链构建与待解问题相似的最优示例，降低大语言模型因示例类型不一致产生幻觉的风险；利用可编程的提示词模板优化方法，提高提示词模板泛化能力有效引导大语言模型求解，提升解题准确性。