引用文档生成答案

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Sep 13, 2025更新

根据文档提取相关引述并生成问题答案。

示例1

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]

示例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]

示例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]

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。

内容创作者

在撰写深度文章或策划内容时,轻松从参考文档中提取有效素材,提升内容创作的权威性与丰富度。

数据驱动决策者

帮助管理者快速获取所需数据支持,从复杂文档中提取关键指标并为决策提供依据。

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。

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

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您购买后可以获得什么

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