一种基于生成式AI大模型的数智治理辅助方法

本发明公开了一种基于生成式AI大模型的数智治理辅助方法，通过选取高质量的微调数据、设计有效的微调策略以及解决长Prompt推理成本高和输出质量下降等问题。本发明从预训练到继续预训练再到领域对齐，通过召回知识减少模型幻觉，保证答案时效性和快速干预模型回答的技术方案，并采用Self‑Instruct、Self‑QA、Self‑KG等数据生成方法构建高质量大规模的领域微调数据，提高模型在特定领域的表现。此外，本发明利用P‑Tuning‑V2在大模型各层加入Prompt tokens以提高模型的可训练参数数量和性能，构建自主的大模型并进行微调，以确保数据安全和满足业务需求，同时减少对外部模型的依赖。