该研究探讨了大型语言模型在具有噪声ASR转录的槽位填充中的应用，通过提示设计和微调方法提高鲁棒性。实验结果显示，LLaMA-13B相对于基线系统实现了8.3％的SLU-F1改进。

Rasa有两种定义对话流程的方式：规则和故事。规则适用于简单场景，不能处理槽位填充或多轮对话。故事适用于更复杂的对话流程，可以包含多个意图、槽位填充和多轮对话，并允许使用Rasa的核心功能。故事可以定义特定的对话场景，并为机器人提供处理这些场景的指导。