摘要
本发明公开了一种修复LLMs输出格式不可控的方法,它包括如下步骤:步骤S1、在LLM生成文本前,将用户定义的格式规则动态转化为LLM能够理解的元数据模板,将元数据模板嵌入用户的原始输入中,生成带格式约束的增强型提示文本,根据LLM的类型适配约束条件;步骤S2、在LLM生成文本的过程中实时校验格式,通过轻量级规则引擎或语法树分析检测潜在错误;步骤S3、对LLM输出的格式错误的文本进行分类,根据错误类型匹配修复策略库,结合上下文语义生成修复指令。本发明提供一种修复LLMs输出格式不可控的方法,解决了LLMs输出格式不可控导致的自动化流程中断、数据不一致与错误传播、用户体验下降、开发与维护成本增加、用户信任下降、资源浪费等问题。
技术关键词
格式
文本
符号
Apriori算法
模板
修复成功率
规则集
执行容错
支持自定义
清洗策略
错误日志
层级
校验规则
数据
输入错误
嵌套结构
注意力机制
动态更新
系统为您推荐了相关专利信息
知识图谱补全方法
电力设备
双编码器
语义关系抽取技术
命名实体识别技术
决策树规则
命名实体识别技术
大语言模型
逼近理想解排序
多模态数据融合
电化学储能电池
大语言模型
预警方法
实体
时序特征