（来源：上观新闻）
需求复杂🤢的时候，比如要选🇹🇳特定车型、加途经📮点、说明特🗳殊情况，AI🅿理解了意图，☮但最后往往还🧞♀️是要在界面上🇧🇬💩确认勾选，中间那🈁🍉些步骤并👩🌾没有被真正省掉👩⚕️。第二个方向是在🐲🏌使用缓存时"😓🚱临时修🤾♂️补"—👘🌙—在正式回答用💘🇬🇹户问题之前，对🔱🍼缓存中的一部分🔜🌰词重新计算🍉，把缺失🎆的语境👩👧👧信息补回来👨📚。
当然，研究团🧒队也坦诚地指⬜↩出了这套方🇪🇦🇻🇬案目前的局限：如🕣🧻果检索🧜♂️到的文档与训练💛🚥时的语🐁🔨料分布差异极大，😄适配器的🉑✨效果可能会☠👇打折扣；目前只在🙀🤣Llam📮a和Q📼wen这‼😧两个模型🇰🇪👨⚕️家族上🕑♒做了充分验证🌝🎈；另外，🍇🇻🇪当被检索的多个✝文档之间本身存🐗💗在强逻辑依🆗⛵赖关系时（比如🗾多步推理链），K🌰V Pack😀💤et能否处理好🆘这种情况还🤦♀️🚇需要进一🌱🇵🇲步研究🧦。
