一种基于大模型强化学习的工伤伤残等级鉴定方法及系统

本发明提供了一种基于大模型强化学习的工伤伤残等级鉴定方法及系统，涉及工伤伤残等级鉴定领域，包括：获取用户的伤情描述；从伤情病例知识库中检索与伤情描述相似度最高的若干条过往病情及等级结论，并结合prompt提示词工程模板，构建传递给大模型的指令提示词；基于指令提示词，通过强化学习后的大模型，生成判定结论；对判定结论进行解析，得到最终的工伤伤残等级；其中，所述大模型先通过预先获取的工伤伤残等级鉴定标准进行无监督学习，后用训练数据集进行有监督的强化学习。本发明将大模型技术与工伤伤残等级鉴定场景深度融合，实现工伤伤残鉴定工作效率和透明度的双重提升，有力推动鉴定工作向科学化、智能化方向转型升级。