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传统搜索系统基于关键字匹配,在面向:游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时,缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型(Large Language Model, LLM),通过其对自然语言理解和生成的能力,揣摩用户意图,并对原始知识点进行汇总、整合,生成更贴切的答案。关于基本思路,验证效果和扩展方向,可以参考正文的介绍。
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