面试题简述在实际的意图识别场景中，用户输入往往并非完美清晰，可能包含模糊意图、多意图或意图重叠等情况。你是如何建模和处理这些问题的？面试官想听的1、是否理解意图的自然模糊性和重叠性。意图识别绝非简单的单一分类问题，用户的输入通常是复杂的，带有模糊性，甚至多个意图在同一句话中同时出现。能否从根本上理解这一点，对整个模型设计至关重要。2、分类只是手段，最终目标是产生有用的决策结果。模型训练的目标不仅是做出预测，更是通过这些预测，给出有意义的决策，引导系统如何应对不同类型的用户请求。3、模型之外的策略设计同样重要。意图识别是个系统工程，不仅仅是数据 → 模型 → 输出这么简单，还涉及到阈值设置、决策...

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嗯，对，你一个人顶10个人吧

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...