神经上下文在线决策方法、系统、电子设备及介质

本发明涉及计算机语言模型技术领域，提供一种基于大语言模型世界知识的神经上下文在线决策方法、系统、电子设备及介质，方法包括以下步骤：S11：获取输入参数；S12：根据输入参数形成大语言模型语义特征向量；S13：从大语言模型语义特征向量抽取语义特征向量，将语义特征向量转化为潜在特征；S14：基于潜在特征和在线学习参数获得最优决策。本方案能够实现大语言模型与神经老虎机端到端结合，将大语言模型推理延迟降至实时系统可接受范围，提高收敛效率。