基于大语言模型的学前教育活动方案智能生成方法

本发明公开了一种基于大语言模型的学前教育活动方案智能生成方法，包括数据预处理模块：将输入的多源数据经清洗标注后，生成结构化数据集；模型微调模块：以DeepSeek‑R1大模型为基座，通过分层参数优化生成学前教育领域专用模型PS_edu‑LLM；知识库构建模块：对预处理后的文档进行语义分块、向量化处理后存入FAISS向量库，并进行动态更新；RAG生成模块：用户查询输入口，经语义检索、上下文拼接生成活动方案初稿；生成后处理模块：合规性校验引擎，对方案进行规则过滤，输出最终文档；反馈迭代模块：收集教师评分及实操日志，数据回流至训练模块，形成闭环。本发明显著提升教案设计效率与适配性，在学前教育中具备突出应用价值。