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要让大语言模型完成多轮上下文预料的信息抽取，并根据结果进行特定模板回答，可以采取以下步骤：
- 上下文建模：在多轮对话中，首先需要将前几轮的对话历史作为上下文提供给大语言模型。将上下文中的所有对话文本按照时间顺序连接起来，并用适当的分隔符进行分割，以便模型理解对话的整体背景。
- 提取信息：使用大语言模型对上下文进行编码和理解。将整个上下文输入模型，并使用模型的生成能力来提取所需的信息。可以使用模型生成的文本进行实体识别、关键信息抽取或其他特定任务，以获取所需的信息。
- 分析和处理结果：从模型生成的文本中提取出所需的信息。这可能涉及到文本解析、关键词匹配、实体识别等技术。根据提取到的信息，可以确定需要采取的特定模板回答。
- 设计回答模板：针对特定的情境和信息，设计回答模板以提供准确和恰当的回答。回答模板可以包含固定文本和占位符，占位符将被实际提取的信息填充。确保回答模板的语义和语法正确，并与客户的问题或需求相匹配。
- 生成回答：将提取到的信息填充到回答模板中，生成最终的回答。可以使用模型的生成能力来自动填充占位符，并生成自然流畅的回答文本。
需要注意的是，大语言模型的生成结果可能会存在一定的不确定性和错误。因此，在生成回答之前，最好进行适当的校验和过滤，确保回答的准确性和可靠性。此外，不断优化和微调模型，结合用户反馈和人工审核，可以提高信息抽取和回答的精度。
综上所述，通过上下文建模、信息抽取、分析结果、设计回答模板和生成回答的步骤，可以让大语言模型完成多轮上下文预料的信息抽取，并根据结果提供特定模板回答。
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智能客服场景需要大语言模型完成多轮上下文预料的信息抽取，再根据结果进行特定模板回答的过程可以分为以下几个步骤：
- 语音识别和自然语言理解：当用户向智能客服提出问题时，语音识别技术可以将用户的语音转换为文本，然后自然语言理解技术可以对文本进行分析，提取出用户的意图和关键信息。
- 上下文理解和信息抽取：为了更好地理解用户的问题，智能客服需要考虑上下文信息。大语言模型可以通过学习大量的语料库，从中提取出上下文信息，并进行信息抽取，识别出与用户问题相关的实体和关键词。
- 答案生成和模板回答：基于上述信息抽取结果，智能客服可以根据预设的模板生成答案，并进行回答。如果用户的问题比较复杂，智能客服可以通过多轮对话来进一步理解用户的需求，以便更好地回答用户的问题。
在证券行业中，智能客服可以帮助用户查询股票信息、了解市场动态、解答投资疑问等。通过大语言模型和信息抽取技术，智能客服可以更好地理解用户的问题，提供更准确、更及时的答案和建议，提高用户体验和满意度。
