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对于信息的查询需求往往是个性化的，因为人工智能并不知道你想从选定的内容当中获得哪些背景知识，而通过定制，你就可以实现个人个性化的背景信息支持，这一点能够极大提高我们的工作效率。
假定现在我是从事企业招聘工作的，那么我在收到一份简历之后，想要比较准确的判断一个候选人的能力和专业经历，我就需要人工智能大模型在背后为我提供信息支持。
假定我对这个候选人的毕业院校不熟悉，特别是海外院校，这学校的排名如何，强势专业如何，毕业生质量如何，我都可以用鼠标选择这个候选人的毕业院校，点击我已经设置好的划线选词支持功能-海外院校信息查询，两三秒钟，大模型就能够为我提取这所海外院校的相关信息，供我判断这位候选人的学历情况究竟如何。
示例一如下：
国际大学信息查询
{selection}在国际大学排名中，THE、QS、U.S. News的排名分别如何，位于哪个国家的哪个地区，教学语言是什么，学生数量有多少，是否经过了国内教育部认证，毕业生质量评价如何。
大家可以注意，其中用大括号所圈定的selection，就是我通过鼠标选定的网页文字内容，人工智能大模型就根据我所选定的内容，帮我在线查找相关的，我设置好的查询信息。
应该注意的是，这只是我所关注的国外大学的相关信息，如果是国内院校，其实我的关注点就完全不同，我需要另外设置一个国内高校信息查询套路，见如下所示。
国内大学信息查询
{selection} 是否是985、211、或者双一流大学；是否是一本大学，隶属于哪个国家部委或省份，从历史沿革来看， 前身是哪所大学或学校、目前学校的地址在哪里， 有多少在校学生，专业设置上有没有xxxx相关的学院和专业，2025年xxxx相关专业的毕业研究生有多少。
查询信息示例二，如下
假定我对这个候选人之前工作的公司不熟悉，特别是公司的行业地位如何， 公司的隶属关系，主营业务如何，我都可以用鼠标选择这个候选人的公司名称，点击我已经设置好的划线选词支持功能-企业信息查询，两三秒钟大模型就能够为我提取这所企业的相关信息，供我判断这位候选人的工作情况究竟如何。
公司信息查询
{selection} 公司的性质是哪一类（国企、央企、民营企业、外资企业）、公司的上级单位是什么，办公地址在哪里， 有多少在职职工，主营业务是什么，有什么样的行业地位，是否属于行业龙头企业，具有什么样的业务资质，公司从业人员的素质如何。
