基于大模型提示工程的多模态数据挖掘与关联分析研究

现如今，文本、图像、音频、视频、结构化数据都在不断地持续增长着，这种增长趋势促使数据挖掘从单模态分析朝着跨模态语义理解、关联推理的方向发生转变。大模型具有比较强的上下文学习、知识迁移能力，借助提示工程，能够通过任务描述、示例约束、推理组织等方式，让模型对于复杂数据的解析效果得到提高。在本文当中，对提示工程支持多模态数据挖掘的技术基础、现实问题展开了深入分析，提出了分层提示、语义对齐、关联分析、结果校验等方法，并且从知识增强、提示优化、可信评价等多个方面对应用模式进行完善，从而为提高多模态数据分析效率、解释能力提供一定的参考。