一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法

本发明涉及提示词优化技术领域，公开了一种基于元提示词的贝叶斯自动提示词优化方法，包括：构建针对目标大语言模型认知弱点的挑战性数据集池，获取初始提示词并结合该数据集池构建分层优化目标体系；基于分层优化目标体系与数据集池，构建元提示词的优化目标、任务示例、历史学习模块并按预定格式组装成完整元提示词；用元提示词驱动优化器大语言模型生成新提示词候选，经数据集池性能评估、贝叶斯优化策略迭代改进至收敛后，输出最优提示词；本发明实现了对目标大语言模型提示词的精准化、自动化优化，保障提示词与模型需求的适配性及优化效果稳定性。