要让 AI 一次回复两条信息，可以从以下几个方面考虑：
1.信息筛选与确认：2.首先，系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容。这通常涉及到对信息的来源、时效性和相关性进行验证。3.消除冗余：4.在多个文档或数据源中，可能会有重复的信息。系统需要识别和去除这些冗余内容，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。5.关系映射：6.系统将分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。这有助于构建一个结构化的知识框架，使得信息在语义上更加连贯。7.上下文构建：8.将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境。这通常包括对信息进行排序、归类和整合，使其形成一个统一的叙述或解答框架。9.语义融合：10.在必要时，系统可能会进行语义融合，即合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。11.预备生成阶段：12.最后，整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。④、大模型生成回答1、生成器：最终全新的上下文被一起传递给大语言模型。随后，大语言模型（LLM）根据提供的信息来回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，因此大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过LLM的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。
这是我们告诉助手它应该如何行事。然后，第一个用户消息是“告诉我一个笑话”。接下来的消息是“为什么小鸡过马路？”最后一个用户消息是“我不知道”。如果我们运行这个程序，响应是“为了到达另一边”。让我们再试一次。为了到达另一边，夫人，请原谅，这是一个永不过时的经典。这就是我们的莎士比亚式回应。让我们再尝试一件事，因为我想让它更清晰，这是助手的消息。因此，让我们将整个消息响应打印出来。为了使这更清晰，这个响应是一条助手消息。因此，角色是助手，内容是消息本身。这就是这个辅助函数中发生的事情。现在让我们做另一个例子。在这个例子中，我们将使用getCompletion函数来发送一条系统消息和一个用户消息，然后获取助手的响应。这里，我们的信息有两条，一条是助手的信息：你是一个友好的聊天机器人，另一条信息是用户的第一条反馈：嗨，我的名字是伊莎。我们想要获取用户的第一条信息。所以，让我们执行一下第一条助手信息。第一条反馈是：你好伊莎，很高兴见到你。你今天需要我的帮助吗？现在，让我们尝试另一个例子。这里我们的信息还是有两条，一条是系统信息：你是一个友好的聊天机器人，另一条信息是第一条用户反馈：是的，你能提醒我我的名字是什么吗？我们想要得到回应。然而，你会发现，这个模型实际上还不知道我的名字。所以，每一次与语言模型的交互都是独立的。这意味着，在当前的交互中，你必须提供所有相关的信息，供模型从中获取。如果你想让模型在交互中从先前的对话中获取信息，你必须将之前的对话作为输入提供给模型，我们称之为“上下文”。让我们尝试一下这个。我们已经提供了模型所需的上下文，也就是在之前的信息中提到了我的名字，接下来我们将问同样的问题，询问我的名字。由于模型已经获得了它所需要的所有上下文信息，因此它能够给出回答。
目标🏆尝试输入某个AI产品的网址，如：https://www.anthropic.com/news/introducing-claudeAI自动处理，并返回这个产品的名称、简介等信息💡💡穿插知识💡💡对于当下的AI产品中大都支持「自定义AI的回复方式」在ChatGPT/GPTs里是「Instructions」在Coze里是「人设与回复逻辑」设定「人设与回复逻辑」这里的写法就是Prompt你可以足够相信AI的智商：无论你怎么写，它都能理解以下仅供参考，你怎么写都行测试「人设与回复逻辑」尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducing-claude也就是Claude的介绍信息页AI就会按照预先设定的格式进行返回成功了！💡💡穿插知识💡💡由于AI的特性它并不总能返回合适的结果就比如这里它并没完全按我的需求返回处理的方法有很多比如：重试🐶优化Prompt或者使用Workflow（这个后面讲）