以大语言模型为核心构建用于课程教学的智能问答系统，智能问答应用主要有那些功能？请分析并一一列举
以大语言模型为核心构建的智能问答系统在课程教学中可以提供多种功能，以下是一些主要的功能及其分析：
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多轮问答效果：系统能够进行连续的对话，理解用户的问题并提供准确的答案。这种能力使得系统可以处理复杂的问题，甚至在需要时从历史会话中提取信息1。
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无样本（少样本）学习：系统可以在没有大量标注数据的情况下，通过少量样本学习新的概念或问题，这使得系统能够快速适应新的教学内容或知识点1。
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多模态问题处理：系统能够处理包含文本、图片、声音等多种模态的问题，为用户提供更丰富的交互体验1。
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硬提示策略：通过使用硬提示，系统可以提升其在教育问答系统中的性能和应用范围，更好地理解问题并提供准确的答案1。
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特定领域知识问答：系统可以针对特定教学领域进行优化，理解并回答专业问题，同时支持中文和英文等语言2。
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答案二次处理：系统能够对找到的答案进行去重、汇总等二次处理，以提供更全面、准确的信息2。
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上下文支持：系统能够理解并支持上下文信息，使得对于复杂问题或需要从历史会话中提取信息的问题，系统能够提供更准确的答案2。
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避免似是而非或无意义的回答：系统设计时会避免提供模糊不清或无意义的答案，确保提供的信息具有实际价值2。
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Fine-Tuning：通过微调，系统可以根据特定教学领域的知识调整参数权重，以更好地适应教学需求3。
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Prompt Engineering：通过Prompt Engineering技术，系统可以在少量样本的情况下快速学习并提供准确的答案24。
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与普通搜索结合：系统可以结合传统搜索技术，利用基础模型对搜索结果进行加工，以提供更准确的答案2。
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本地知识问答：系统可以从本地知识库中查找相关信息，并生成答案，为用户提供快速的查询服务8。
这些功能共同构成了一个强大的智能问答系统，能够满足课程教学中的多样化需求，并提供高效、准确的教学支持。
大语言模型在教育问答系统中的多轮问答效果如何？
大语言模型在教育问答系统中的多轮问答效果表现良好，能够通过其强大的自然语言理解和生成能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。"在教育领域实际应用方面，考察多轮问答效果、无样本（少样本）学习以及多模态问题处理，并对其进行定量分析"1。此外，大语言模型通过两阶段训练模式，即基础模型的预训练和针对特定领域的微调，进一步提升了其在教育问答系统中的性能2。
在教育问答系统中，大语言模型如何处理无样本或少样本学习的问题？
大语言模型在处理无样本或少样本学习问题时，主要采用基于Prompt Engineering的方法，如Few-Shot学习方式，以及与普通搜索结合的策略。"Fine-Tuning 使用下游特定领域的知识对基础模型进行微调，改变神经网络中参数的权重"2。此外，通过Prompt Engineering，大语言模型可以在少量样本的情况下，更好地理解和生成相关答案，从而提高在特定领域的应用效果2。
大语言模型在教育问答系统中的多模态问题处理能力如何？
大语言模型在教育问答系统中展现出了良好的多模态问题处理能力。"MLLM 脱胎于近年来广受关注的大语言模型（ Large Language Model , LLM ），在其原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力"21。这使得大语言模型不仅能够处理文本信息，还能够理解和生成与图像、声音等多种模态相关的信息，从而在教育问答系统中提供更为丰富和全面的答案。
基于硬提示的方案在提升大语言模型在教育问答系统中的性能方面有哪些具体应用？
基于硬提示的方案在提升大语言模型在教育问答系统中的性能方面，主要体现在通过特定的提示信息引导模型更准确地理解和生成答案。"同时，探讨基于硬提示的方案，旨在提升大语言模型在教育问答系统中的性能和应用范围"1。这种方案可以帮助模型更好地聚焦于问题的关键点，提高答案的准确性和相关性，尤其是在处理复杂或模糊的问题时，硬提示可以提供必要的上下文信息，帮助模型生成更优质的答案。
如何通过大语言模型对教育问答系统中的原始知识点进行汇总和整合？
通过大语言模型对教育问答系统中的原始知识点进行汇总和整合，主要是利用其自然语言理解和生成的能力，对输入的问题进行深入分析，识别关键信息，并与知识库中的内容进行匹配。"本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案"2。此外，大语言模型还可以通过Fine-Tuning或Prompt Engineering等方法，进一步优化其对特定领域知识点的处理能力，从而实现更高效、准确的知识点汇总和整合。