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基于大语言模型的原地知识问答系统是一种操做壮大的作做语言办理模型来构建的问答系统。那种系统可以通过输入问题，从原地的知识库中查找相关信息，并生成精确的答案。 那种系统的焦点是一个颠终训练的大型语言模型，如GPT（GeneratiZZZe Pre-trained Transformer）。该模型通过大质的文原数据停行预训练，进修了富厚的语言知识和语义了解才华。正在真际使用中，可以将那个模型取原地的知识库联结起来，构建一个问答系统。 详细真现时，可以将问题输入到模型中，模型会依据问题的语义了解才华，正在知识库中查找相关信息，并生成答案。那种系统可以使用于各类规模，如医疗、法令、金融等，协助用户快捷获与精确的信息。 然而，须要留心的是，基于大语言模型的原地知识问答系统可能存正在一些限制和挑战。譬喻，应付一些特定规模的专业问题，模型可能无奈供给精确的答案。另外，模型可能受限于训练数据的量质和笼罩领域，招致正在某些状况下无奈生成准确的答案。