对话框的内容 多轮对话框架

保持多轮对话上下文连贯的核心所在1.作为上下文接续：将对话历史输入的部分传递给模型，确保其随时参考之前记录的记录；2.摘要总结：定期对冗长的对话进行精炼多年，降低输入成本并提升效率；3.具体跟踪：提取并显式传递关键信息如人名、地点等，辅助模型聚焦重点；4.指令优化：用户需明确明确，避免模糊不清的语句；5.追加指令：串联复杂任务为多个步骤，逐步引导模型。此外，处理歧义可通过显式确认、提供选项和回溯上下文等方式实现；评估系统性能应关注连贯性、准确性、一致性、流畅性和效率；提示工程则可通过定义、设定目标、提供上下文和约束输出来增强对话效果。

在多轮对话中保持上下文连贯，核心在于让模型记住并理解之前的对话内容，同时准确把握用户当前指令的重点。这就像和人聊天一样，你需要记住之前说过什么，才能理解对方现在想表达什么。

锁定重点与追加指令技巧：上下文传递：记忆的秘诀

最直接的方法就是将之前的对话历史作为输入的一部分，传递给模型。每次对话时，都把之前的对话记录加上新的用户指令一起输入。这就像给模型文档“聊天记录”，方便随时可以翻阅。

但是问题也随之而来：对话越长，输入也越长，成本计算，效率越低，甚至可能超出模型的输入长度限制。摘要总结：提炼精华

为了解决这个问题，可以定期对对话历史进行摘要总结。可以将冗长的对话记录压缩成一小撮，然后将这百年作为上下文线索。这就像把一篇小说浓缩成一个梗概，抓住核心情节。

例如，你可以让模型自己总结：“用户之前询问了关于预订酒店的信息，包括价格、位置和评价。”具体跟踪：关注关键信息

另一种方法是跟踪对话中提到的关系键，例如人名、地点、日期、产品等。将这些实体信息单独存储，并在后续对话中显式地提供给模型。这就像给模型一张“副本”，上面记录着所有重要的人物和事件。

例如，如果用户提到了“香格里拉饭店”，就将这个信息保存下来，并在接下来的对话时告诉模型：“用户正在询问关于北京香格里拉饭店的信息。”指令优化：明确的目标

保持上下文连贯不仅依赖于模型的记忆，还依赖于用户指令的逻辑。用户应该明确地表达自己的意思，避免含糊不清的指令。

例如，不要说“重复重复”，而应该说“请重复上次推荐的北京香格里拉饭店的价格”。追加指令：循序渐进

如果需要模型完成多个任务，可以将任务串联成多个步骤，逐步追加指令。这就像一步一步引导模型完成任务，而不是一次性抛出出所有要求。

例如，先让模型推荐酒店，然后再让模型查询价格，最后再让模型帮助预订。如何处理多轮对话中的歧义？

多轮对话中，用户的意图可能会随着对话的进行而发生变化。为了处理歧义，可以采用以下策略：显式确认：在模型理解用户意愿后，可以主动向用户确认，例如“您是想预订北京香格里拉饭店吗？”提供选项：如果模型无法确定用户意愿，可以提供多个选项供用户选择，例如“您是想查询价格预订酒店吗？”回溯上下文还是：如果模型遇到不明确的指令，可以回溯的对话记录，寻找线索。之前如何评估多轮对话系统的性能？

评估多轮对话系统的性能是一项复杂的任务。

可以考虑以下指标：连贯性：模型是否能够保持对话的连贯性？准确性：模型是否能够准确理解用户界限？缺陷：模型是否能够提供完整的信息？流畅性：对话是否自然流畅？效率：模型是否能够快速响应用户效果？如何利用提示工程提升多轮对话？

提示工程在多轮对话中扮演重要角色。可以通过以下方式利用提示工程：定义角色：在提示中明确模型的角色，例如“你是一个酒店预订助手”。设定目标：在提示中明确对话的目标，例如“你的目标是帮助用户预订酒店”。提供示例：在提示中提供一些对话示例，帮助模型理解对话的模式。约束输出： 在提示中约束模型的输出格式，例如“请以JSON格式酒店返回信息”。

总之，保持多轮对话上下文连贯需要模型具备记忆能力和理解能力，同时也需要用户提供语音能力的指令。通过结合上下文传递、摘录要总结、实体跟踪、指令优化和追加指令等技巧，可以有效地提升多轮对话的效果。

以上就是多轮对话中如何保持上下文连贯？锁定重点与追加指令技巧的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关其他文章！