为了提高人工智能系统对用户输入的响应质量，如何对prompt进行优化是目前的研究方向。目前，优化工作主要在模型响应用户的prompt后进行，依据用户的满意度来调整prompt。然而，这种方法依赖于用户初始输入prompt的质量。如果用户最初的prompt表达不明确或有误，即使经过优化，最终的prompt可能仍无法满足用户需求。为了解决这个问题，在初始prompt处理阶段引入了两个关键模块，意图理解模块，通过这个模块，系统能更深入分析用户输入的意图，确保捕捉到用户的真实需求；情感分析模块，这个模块帮助系统识别用户输入中的情感倾向，从而提供更加贴近用户情绪的响应。通过引入这些模块，增强了对用户输入的理解深度和准确度。在模型首次响应后，将继续根据用户的满意度反馈，对prompt进行进一步的优化，以实现更精准、更个性化的用户体验。这种优化系统不仅提升了用户满意度，还提高了智能化水平，使其能够更好地适应不同用户的需求和偏好。
用户输入的初始prompt作为系统的初始数据，初始prompt首先经过意图理解模块，此模块基于自然语言处理技术，解析用户输入的prompt并识别用户意图，采用先进的语义分析和关键字识别技术，更好的理解用户需求，为后续步骤提供准确的用户意图信息;初始prompt进入情感分析模块，此模块评估用户输入的情感倾向，如积极、消极或中性。基于情感分析算法，系统能够理解用户的情绪状态，为生成符合用户的情感需求的prompt提供依据；根据用户意图和情感状态以及用户初始prompt，推荐模型模块生成一个新的prompt，此模型采用机器学习算法，结合用户历史数据和当前输入，创建一个个性化且符合用户需求的prompt，系统将此prompt作为模型响应的输入，生成对应的响应输出；用户根据响应输出的满意度进行对应操作，符合预期则此prompt优化流程结束，未符合预期，启动评价反馈模块，用户对prompt的相关性、准确性和情感表达进行评价，系统根据用户反馈再次启动推荐模型模块生成新的prompt，不断的学习与适应，生成高质量的prompt。整体实现流程图如图1
图1
