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Nov 7, 2025更新

研究文生文 Qwen

根据文档提取相关引述并生成问题答案。

引述：
[1] “近年来，随着人工智能技术的发展，在自然语言处理领域，生成式预训练模型取得了一系列重要进展。”
[2] “本文系统性地综述了相关研究进展，为后续研究提供参考。”

回答：
近年来，生成式预训练模型在自然语言处理领域取得了重要进展。[1] 这方面的研究已被系统性地总结以支持后续研究工作。[2]

引述： [1] “本季度电子商务行业增长率达到了22%。” [2] “移动端购物占比持续上升，成为最主要的消费平台。” [3] “这一趋势预示了未来更多的营销及服务模式需要适配移动场景。”

回答：本季度电子商务行业实现了22%的增长。[1] 移动端购物已经成为主要消费平台，[2] 未来的营销和服务模式将需要更好地适应移动场景。[3]

引述： [1] “该技术解决方案可以有效降低运营成本20%。”
[2] “优化了客户的服务响应时间，高达95%的用户满意度将对未来市场形成强有力的竞争优势。”

回答：该技术解决方案能够显著降低运营成本，同时在客户服务方面提供高响应速度。这种表现使公司赢得了95%的用户满意度，从而在未来市场中具备了重要的竞争优势。[1][2]

解决的问题

通过引用给定文档中的相关内容，为用户提供清晰、准确的问题答案，同时确保答案的专业性和条理性，以帮助提升研究效率和信息检索体验。

适用用户

学术研究人员

研究文献综述或学术报告时，快速从大量文献中提取核心内容并生成规范化答案，节省时间与精力。

市场分析师

在分析行业报告或竞争者数据时，精准提炼关键信息，输出逻辑清晰的解读答案，优化数据利用效率。

企业咨询顾问

加速阅读和解读客户报告、白皮书或内部文件，为客户提供更快、更精准的问题解决方案。

特征总结

• 高效生成基于文档内容的专业回答，帮助用户快速解决问题。

• 自动从文档中提取相关内容，引述精简明确，便于准确理解信息来源。

• 无需用户手动查找文档内容，智能解析并提取与问题相关的数据。

• 支持引用注释功能，答案内容专业规范，可以满足科研、报告撰写需求。

• 处理不相关提问时具备智能判断能力，确保回答准确性和可信度。

• 提升工作效率，特别是处理复杂文档和回答多领域问题时更加便捷。

• 适用于庞大文档内容分析，轻松应对跨领域、多主题信息整合需求。

• 一键实现专业问答输出，不再被繁琐的人工摘录和归纳所困扰。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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