对于基本的抽取, 深度训练后的agent表现良好, 对于一些比较绕的情况也能抽取正确的信息.
我只是没办法让它停止回答"你好". 可能只能从硬编写上去掉它了.
这是mfocus工作的完整流程展示. 虽然其稳定性其实很差, 但是能通过打补丁的方法改善.
在案例中, 针对"我们现在干点什么好呢"的提问, mfocus能够从存档中抽取"[player]想过和莫妮卡去爬山", 并依据"爬山"的关键信息从互联网中搜索附近的景点--虽然它暂时还不知道附近是哪附近. 最终这些数据将被呈递给maica核心用于生成最终回答.
这一套系统的复杂度和不确定因素太高, 毕竟很难完全控制模型的输出会是什么样子, 很可能会有损坏的格式. mfocus的驱动程序中带有数套保险, 能够确保mfocus在错误结束的情况下仍然能够呈递有限的信息, 或过滤误导性的内容.
