自然语言生成技术的实时性和效果受到多个因素的影响。以下是一些常见的因素：

  1. 数据质量：自然语言生成需要大量的高质量训练数据来训练模型，数据的质量直接影响生成结果的质量。如果训练数据质量差，模型可能会产生不准确、不流畅的输出。

  2. 模型架构和参数：自然语言生成技术可以使用不同的模型架构，如递归神经网络（RNN）、变换器（Transformer）等。模型的架构和参数设置会直接影响生成的速度和质量。较复杂的模型可能会导致生成速度较慢，而过于简单的模型可能无法生成高质量的结果。

  3. 处理能力：自然语言生成通常需要大量的计算资源来进行模型推理和生成过程。较好的处理能力可以提高实时性，使得生成过程更快速，从而实现实时响应。

  4. 上下文理解：自然语言生成技术需要理解上下文才能进行有意义的生成。上下文可以是用户的问题、对话历史、领域知识等。对上下文的理解程度深浅直接关系到生成的准确性和连贯性。

  5. 预训练模型的使用：预训练模型（如GPT、BERT）可以为自然语言生成提供强大的语言模型和表示能力，使得生成结果更加准确和富有创造力。合理地使用和调整预训练模型可以提高生成实时性和效果。

  6. 领域知识和语料库：自然语言生成技术在特定领域的表现能力受到领域知识和语料库的影响。有足够的领域知识和相关的语料库可以提高生成的准确性和专业性。

  总之，自然语言生成技术的实时性和效果受到多个因素的综合影响，包括数据质量、模型架构和参数、处理能力、上下文理解、预训练模型的使用、领域知识和语料库等。通过合理地处理这些因素，可以提高自然语言生成的实时性和生成效果。