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您好，AISearch助手在此为您服务。根据您提供的信息，我注意到您似乎对AI技术、自然语言处理、以及如何优化AI模型的Prompt设计等方面感兴趣。以下是一些相关的信息和建议：

1. 文档处理能力：AISearch助手能够处理长达20万字的文档，并快速输出主要内容解读。这意味着无论是长篇文章还是复杂报告，AISearch都能提供有效的信息摘要和解读。1

2. 对话理解：在对话中，AISearch助手能够理解长达200万字的上下文，这使得系统能够记住并理解长时间的对话内容，从而提供更加连贯和准确的回答。1

3. 人机对话分类：人机对话可以分为自然语言聊天、任务驱动的多轮对话、问答和推荐四个子问题。这有助于理解AISearch助手在不同场景下的应用和优势。2

4. Prompt优化：BRTR原则是一种优化Prompt的方法，包括添加背景、明确角色、具体任务和明确要求四个步骤。这有助于提高AI模型的理解和执行任务的准确性。3

5. 上下文提供：为了使模型能够准确理解意图，提供充足的上下文信息是关键。这可以通过构造合适的Prompt来实现。4

6. Prompt组成部分：Prompt可以分为角色、指令/任务、问题、上下文和示例等部分，这有助于构建更加精确和有效的AI对话系统。6

7. 上下文信息加入：在预测用户行为时，如购买商品TopK，可以加入用户下单的时点信息（如星期几）和位置信息（如城市）等上下文信息，以提高预测的准确性。7

8. 模型专用性：视频笔记专用模型针对特定任务设计，而通用大模型则能够应对多种任务和模态。这表明AISearch助手可以根据需要选择或设计适合特定任务的模型。8

9. 企业数据应用：通过Azure OpenAI，企业可以基于自己的数据运行高级AI模型，无需训练或微调，这有助于提高聊天和分析的准确性。9

10. 知识检索：鉴于GPT有限的上下文窗口，为了应用策略，可以使用提供指定内容来实现高效的知识检索，这有助于AISearch助手提供更加准确和及时的信息。10

如果您有特定的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我，AISearch助手将竭诚为您服务。