从“意图”到“执行”：槽位是大模型最容易被忽视的灵魂层

💬 当大模型能理解“你说了什么”时，它才是智能；
但当它能知道“要做什么”时，它才是智慧。
而这中间的桥梁，正是——槽位（Slot）。

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🧩 一、当模型开始“听懂人话”，槽位就变得关键

很多人以为，LLM 只要能对话，就能理解用户的需求。
但事实是：听懂 ≠ 会做。

用户说：

“帮我生成一份九月份的考核报告。”

一个“聊天型模型”可能回答：

“好的，请问报告格式是什么？”

而一个“执行型模型”会直接在内部解析出结构化命令👇

{
  "intent": "generate_assessment_report",
  "slots": {
    "month": "2025-09",
    "report_type": "考核报告"
  }
}

这其中的 "month"、"report_type" 就是 槽位（Slot）。

意图（Intent）告诉模型“要干什么”，
槽位（Slot）告诉模型“怎么干”。

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🧠 二、槽位：让语言具备“执行力”的语义接口

在传统 NLU（自然语言理解）系统里，槽位抽取是实体识别任务；
而在大模型时代，槽位抽取成为语义编排的“关键神经元”。