基于大模型的意图抽取与多槽位填补技术，核心在于对用户语音转写后的文本进行深度解析。其底层逻辑分为两个相辅相成的核心环节：

意图抽取（抓准需求）：从长句中精准识别出一个或多个核心需求。例如用户说“我这单货怎么还没到，再不济我就不要了”，大模型能基于上下文推理出“查物流”和“退款”双意图，而非仅仅抓取“不要了”这一模糊词汇。

多槽位填补（提取关键）：在识别意图的基础上，自动提取对应的关键信息（如订单号、时间、型号等）。大模型能够自动识别不同意图对应的槽位，实现多槽位并发提取。

【核心突破：意图-槽位联动】大模型通过深度训练实现了两者的动态关联。识别到“查物流”时，自动提取“订单号/时间”；识别到“退款”时，则自动补充提取“退款原因”。确保信息提取的针对性与完整性。

信息来源：合力亿捷