一种上下文提示学习样本选择方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种上下文提示学习样本选择方法、系统、设备及介质，属于人工智能技术领域，包括：获取查询样本数据，从所述查询样本数据中抽取预定数量的查询样本；针对所述查询样本调用大模型，得到所述大模型的返回结果，基于所述返回结果计算所述查询样本的稳定因子；根据所述稳定因子确定不稳定样本集合，对所述不稳定样本集合中的样本进行聚类分析，生成聚类簇并确定聚类簇的中心向量，结合所述聚类簇与所述中心向量确定代表样本；将所述代表样本融入大模型的选择知识库提示词中，得到优化后的提示词。本发明通过优化后的提示词引导大模型生成更合理、更基于实际知识的回复，提高了回复的可信度和实用性，有效缓解了大模型的幻觉问题。