雖然帶來了一定的挑戰，但它
提供的好處遠大於困難。隨著技術的進步和對數據品質的關注，企業可以充分利用來獲得最佳的潛在客戶開發結果。隨著該領域的不斷發展，及時了解最新趨勢和技術對於保持數據品質和行銷成功至關重要。的完整形式及其在潛在客戶開發中的應用在快速發展的數位行銷和銷售領域，企業不斷尋找創新的解決方案來簡化流程並提高效率。
其中一項創新就是，這個
術語近年來越來越受到關注。了解的含義以及如何應用它，尤其是在潛在客戶開發方面，對於旨在利用最新技術獲得競爭優勢的現代企業至關重要。什麼是？代表上下文文檔問答。它是自然語言處理（）和人工智慧（）領域的先進技術，專注於根據提出的特定問題的上下文從文件中理解和提取資訊。
的主要目標是使機器
能夠以上下文相關且準確的方式理解和回應查詢。的演變的發展植根於機器學習和的進步。傳統上，文件問答系統嚴重依賴關鍵字 按行業劃分的特定資料庫 尋演算法。然而，這些方法通常無法提供準確且適合上下文的答案，尤其是在處理複雜的查詢或細緻的內容時。隨著（來自的雙向編碼器表示）和（生成式預訓練）等更複雜模型的出現，系統已經發展到包含更深入的上下文理解。
這些模型利用深
度學習技術來分析和解釋單字和句子背後的含義，從而產生更準確和相關的回應。的工作原理系統透過幾個關鍵步驟運作：文件攝取：系統首先攝 產業信箱 粉體 文件。這些文件的範圍可以從簡單的文字檔案到複雜的多格式來源，例如、電子郵件和網頁。情境分析：文件被攝取後，系統會分析內容以了解其結構和意義。
這涉及解析文字並
識別關鍵實體、概念和關係。查詢瞭解：提出查詢時，系統會根據所攝取文件的上下文解釋問題。此步驟對於確保提供的答案與查詢的特定上下文相關至關重要。答案提取：系統然後從文件中提取最相關的資訊以製定回應。此過程涉及識別直接解決查詢的關鍵文字段落或部分。回應產生：最後，系統根據擷取的資訊產生連貫且準確的回應。