本发明涉及人工智能领域，更具体的说是涉及一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法及系统。
背景技术：
1、当前数字化时代下，人工智能(ai)技术的进步极大地改变了众多行业的运作模式，尤其是在人力资源管理和职业发展中扮演着日益重要的角色。传统的人才技能评估方法主要依赖于人工评估和面试，这种方式虽然能够提供深度的人际互动和直观的判断，但同时也存在一些明显的局限性。
2、人工评估通常需要投入大量的人力和时间，特别是在评估规模较大时，效率问题尤为突出。随着企业对人才需求的增长，这种低效的方式逐渐成为瓶颈。且往往受评估者的个人偏见、经验水平等因素的影响，导致评估结果的主观性较强。这种主观性可能会导致不公平的评价，进而影响到合适人选的选拔。
3、此外，现有的人工智能评估系统往往局限于固定的评估指标和标准，难以适应不断变化的工作需求和行业发展趋势。其往往需要进行定制化的算法开发和编码，这不仅耗时耗力，而且代码复用性较差，难以满足不同场景下的评估需求。
4、因此，如何设计一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，能够应对更复杂的人才技能评估任务提供更加客观、高效、个性化和准确的技能评估是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，能够提供更加客观、高效、个性化和准确的技能评估，从而帮助企业更好地进行人才选拔、培训和个人职业发展规划。
2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
3、第一方面，本发明提供了一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，包括以下步骤：
4、s1、选择适合文本理解和生成的人工智能大模型进行定制化训练，获得优化后的模型；
5、s2、基于优化后的模型，结合自适应测评策略进行专业人员技能测评，获得专业人员技能测评结果；所述自适应测评策略集成贝叶斯优化算法、计算机自适应测试算法、增强学习算法和多臂老虎机算法；
6、s3、对所述专业人员技能测评结果进行图形化展示，生成专业人员技能提升报告。
7、进一步的，所述s1，包括：
8、s11、获取相关行业的专业文献、教材和实践案例构建专业知识数据集；
9、s12、对所述专业知识数据集进行预处理；所述预处理包括：数据清洗、错误信息去除和数据标注；
10、s13、利用预处理后的专业知识数据集进行进行定制化训练，增强对专业术语和实际工作流程的理解能力；
11、s14、基于定制化训练后的模型，构建评估逻辑；所述评估逻辑能够根据被测评人员的输入内容进行评分。
12、进一步的，所述s2中，贝叶斯优化算法用于初始题目选择与优化，包括：
13、选择一组涵盖不同难度级别的初始题目集合；
14、构建概率模型，预测被测评人员在不同难度题目上的表现；
15、基于被测评人员在不同难度题目上的表现，选择中等难度题目作为初始题目，并进行概率模型参数更新。
16、进一步的，所述s2中，计算机自适应测试算法用于动态题目难度调整，包括：
17、基于贝叶斯优化算法选出的初始题目开始测评；
18、根据被测评人员对前一题目的回答正确与否及回答所用时间，实时调整题目的难度；
19、基于被测评人员对每题的回答情况，更新其能力估计值；
20、选择与被测评人员当前能力估计值最接近的难度级别的题目。
21、进一步的，所述s2中，增强学习算法用于进行测评过程优化，包括：
22、构建智能代理；所述智能代理能够在测评过程中实时学习被测评人员的表现，并据此做出最优决策来选择下一题的难度和类型；
23、根据被测评人员对当前题目的表现，结合选择策略确定是否增加或降低题目的难度；所述选择策略通过最大化长期奖励进行优化。
24、进一步的，所述s2中，多臂老虎机算法用于进行题目池平衡，包括：
25、在测评开始时，通过随机选择一定数量的题目来评估被测评人员的初步反应；
26、通过平衡已知题目的效果与探索新题目的潜在价值，动态调整题目池；
27、基于所述题目池，进行有效区分被测评人员能力水平的题目识别，并进行优先选择。
28、进一步的，所述s3中，生成专业人员技能提升报告，包括：
29、s31、收集被测评人员的测评数据；所述测评数据包括语言使用习惯、理解能力和表达能力；
30、s32、利用数据挖掘算法分析所述测评数据，识别技能盲点和学习需求；包括：使用聚类分析来识别被测评人员在不同技能领域中的表现差异；使用关联规则学习来发现被测评人员技能之间潜在的关联关系；使用时间序列分析来追踪被测评人员技能随时间的变化趋势；
31、s33、通过nlp算法，结合行业趋势、被测评人员的职业目标、被测评人员个人兴趣，生成个性化的学习和提升建议。
32、第二方面，本发明提供一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评系统，包括：
33、定制训练模块：用于选择适合文本理解和生成的人工智能大模型进行定制化训练，获得优化后的模型；
34、自适应测评模块：用于基于优化后的模型，结合自适应测评策略进行专业人员技能测评，获得专业人员技能测评结果；所述自适应测评策略集成贝叶斯优化算法、计算机自适应测试算法、增强学习算法和多臂老虎机算法；
35、报告生成模块：用于对所述专业人员技能测评结果进行图形化展示，生成专业人员技能提升报告。
36、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的专业人员技能测评方法。
37、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的专业人员技能测评方法。
38、本发明中第二方面至第四方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面至第四方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。
39、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明存在以下有益效果：
40、1、系统通过收集特定领域的专业知识数据集并对bert模型进行微调，提高了模型在专业领域内的理解能力。不仅能更好地理解专业术语，还能更准确地评估被测评人员的专业技能水平。
41、2、通过融合多种机器学习算法，贝叶斯优化、计算机自适应测试(cat)、增强学习和多臂老虎机算法，实现了对被测评人员技能水平的个性化和高效评估。其能够根据被测评人员的表现动态调整题目难度和类型，以确保评估的准确性和效率。
42、3、报告生成模块不仅提供了测评结果的图形化展示，还利用数据挖掘技术和自然语言处理(nlp)算法生成个性化的职业发展建议。通过对测评数据的深入分析，系统能够识别出被测评人员的技能盲点，并提供针对性的学习资源和实践机会，帮助他们制定有效的个人职业发展计划。
1.一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s1，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s2中，贝叶斯优化算法用于初始题目选择与优化，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s2中，计算机自适应测试算法用于动态题目难度调整，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s2中，增强学习算法用于进行测评过程优化，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s2中，多臂老虎机算法用于进行题目池平衡，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评方法，其特征在于，所述s3中，生成专业人员技能提升报告，包括：
8.一种基于人工智能大模型的专业人员技能测评系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的专业人员技能测评方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的专业人员技能测评方法。
