本技术介绍了一种创新的智能产品服务系统概念设计方法,该方法依托于提示词工程。首先,通过数据收集、整合和知识图谱构建来建立知识库。随后,通过确定推理模式和创建优化的提示模板来构建提示词工程,以实现智能产品服务系统的概念设计。
背景技术
随着科技的不断进步,智能产品服务系统(Smart Product-Service System,SPSS)逐渐成为研究热点。它是一种将产品和服务紧密结合,利用数字和智能技术为用户提供更全面解决方案的系统。
在智能PSS的发展过程中,现有研究在多个方面存在不足:
A).概念设计阶段的问题
全生命周期考虑不周全:许多研究未能充分涵盖智能产品服务系统从设计、生产、使用到报废的整个生命周期,导致在系统的可持续性和长期价值实现方面存在缺陷。
初期系统构建不完善:部分研究在系统设计初期没有建立有效的整体框架,缺乏对系统功能和结构的全面规划,使得后续的设计和开发工作缺乏明确的方向。
功能模块耦合特性处理困难:智能产品服务系统通常包含多个复杂的功能模块,这些模块之间存在着紧密的耦合关系。现有研究在处理这种耦合特性时往往缺乏有效的方法,导致系统的集成和优化面临挑战。
跨学科整合及设计方法创新不足:智能产品服务系统涉及多个学科领域,如计算机科学、机械工程、电子工程、管理学等。然而,现有研究在跨学科整合方面存在明显差距,未能充分融合不同学科的知识和方法,限制了设计方法的创新和系统性能的提升。
B).提示词工程应用的问题
提示词工程虽随着语言模型的发展而受到关注,但在智能产品服务系统设计应用中面临诸多挑战。
引导模型能力有限:在将提示词工程应用于智能产品服务系统设计时,往往难以有效地引导语言模型生成完全符合需求的结果。由于智能产品服务系统的复杂性,需要更精确和细致的提示词来指导模型的输出,但目前的方法在这方面存在不足。
缺乏系统性的应用方法:现有的提示词工程应用缺乏一套完整的、针对智能产品服务系统设计的系统性方法。不同的设计任务可能需要不同的提示词策略,但目前没有一种通用的、有效的方法来确定和应用这些提示词。
C).基于大语言模型的生成概念设计方法的问题
基于大语言模型(LLM)的生成概念设计方法也存在一些缺陷。
推理设计需求困难:这些方法往往难以有效地推理出设计需求,无法从用户提供的初始信息中准确地提炼出系统设计所需要的关键要素,导致生成的概念方案可能与实际需求不符。
模型缺乏透明度和可控性:大语言模型本身具有一定的复杂性和黑箱特性,其内部的运行机制和决策过程不透明。这使得设计师在使用这些模型时难以对其进行有效的控制和调整,无法保证生成的结果符合预期。
存在幻觉问题:大语言模型在生成内容时可能会出现幻觉现象,即生成与事实不符或不相关的内容。这在智能产品服务系统设计中是非常不利的,可能会导致设计方案的错误和不可行。
综上所述,现有研究在智能产品服务系统的概念设计方面存在诸多不足,提示词工程和基于大语言模型的生成概念设计方法也面临着一系列问题,需要一种新的方法来解决这些挑战。
实现思路