问题一：在本地知识问答系统中，主要的两个工作流程是什么？
在本地知识问答系统中，主要的两个工作流程是什么？
参考回答：
在本地知识问答系统中，主要的两个工作流程是后端数据处理和存储流程，以及前端问答流程。
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问题二：本地知识问答系统底层主要依赖哪些模块？
本地知识问答系统底层主要依赖哪些模块？
参考回答：
本地知识问答系统底层主要依赖两个模块：基于大语言模型的推理模块和基于向量数据库的向量数据管理模块。
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问题三：基于大语言模型的推理模块在本地知识问答系统中起什么作用？
基于大语言模型的推理模块在本地知识问答系统中起什么作用？
参考回答：
在本地知识问答系统中，基于大语言模型的推理模块负责结合从向量数据库中检索到的相关语义片段的上下文，进行正确的推理以得出结论。
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问题四：为什么LLM可能无法理解用户的新问题？
为什么LLM可能无法理解用户的新问题？
参考回答：
因为用户的新问题可能较为模糊或者上下文依赖性强，比如"它能做什么"。在没有先前聊天历史的情况下，LLM可能无法准确理解“它”指的是什么。
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问题五：如何帮助LLM理解用户的意图？
如何帮助LLM理解用户的意图？
参考回答：
可以通过结合之前的聊天历史来推理出用户需要求解的独立问题。例如，如果用户之前询问了"通义千问是什么"，那么当用户提出"它能做什么"时，可以推理出用户实际上是想问"通义千问能做什么"。
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