大模型都是通過一輪輪的對(duì)話外城用戶的目標(biāo)，這就導(dǎo)致在AI類產(chǎn)品中，對(duì)話管理就十分重要，是人機(jī)交互的核心部分。這篇文章，我們來看看作者分享的經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)話管理是人機(jī)交互的核心部分，負(fù)責(zé)控制和指導(dǎo)對(duì)話流程，確保對(duì)話能夠順暢進(jìn)行，直至達(dá)到用戶的目標(biāo)。在任務(wù)驅(qū)動(dòng)的對(duì)話系統(tǒng)中，對(duì)話管理尤為重要，它不僅要處理用戶的初始請(qǐng)求，還要在多輪對(duì)話中逐步細(xì)化用戶的請(qǐng)求，直到用戶的需求得到滿足。

一、對(duì)話狀態(tài)追蹤

對(duì)話狀態(tài)追蹤是對(duì)話管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，它記錄和更新對(duì)話過程中的信息，包括但不限于用戶的意圖、已經(jīng)提供的信息、系統(tǒng)已經(jīng)采取的行動(dòng)等。通過對(duì)話狀態(tài)追蹤，系統(tǒng)能夠理解對(duì)話的歷史背景，進(jìn)而做出更加合適的響應(yīng)。

工作原理：

• 輸入：接收來自自然語言理解模塊的解析結(jié)果，以及其他相關(guān)信息（如系統(tǒng)之前的行為、外部知識(shí)庫等）。
• 處理：結(jié)合當(dāng)前對(duì)話狀態(tài)和新輸入的信息，更新對(duì)話狀態(tài)。
• 輸出：生成新的對(duì)話狀態(tài)，為對(duì)話策略優(yōu)化模塊提供決策依據(jù)。

填槽模型：在多輪對(duì)話中，對(duì)話狀態(tài)追蹤常采用填槽的方式，即將用戶意圖分解為多個(gè)具體的槽位，隨著對(duì)話的進(jìn)行，逐漸填充這些槽位，直至所有必要的信息都被收集完畢。

二、對(duì)話策略優(yōu)化

對(duì)話策略優(yōu)化是基于當(dāng)前對(duì)話狀態(tài)決定系統(tǒng)下一步行動(dòng)的過程。它決定了系統(tǒng)是否需要進(jìn)一步詢問用戶以獲取更多信息，或是直接給出答案或解決方案。這一過程是動(dòng)態(tài)的，隨著對(duì)話的進(jìn)展，系統(tǒng)會(huì)不斷調(diào)整其策略，以確保以最少的對(duì)話輪數(shù)達(dá)到最佳的服務(wù)效果。

常見對(duì)話行為：

• 詢問：當(dāng)用戶提供的信息不足以完成任務(wù)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提出具體的問題來獲取缺失的信息。
• 確認(rèn)：在執(zhí)行某個(gè)操作前，系統(tǒng)可能會(huì)先讓用戶確認(rèn)其意圖或提供的信息是否正確。
• 提供信息：當(dāng)系統(tǒng)已經(jīng)收集到足夠的信息后，會(huì)向用戶提供所需的服務(wù)或信息。

示例： 假設(shè)用戶想訂購從北京到上海的火車票，對(duì)話流程可能如下：

1. 用戶：“我想訂北京去上海的火車票?！?/li>
2. Chatbot：“好的，請(qǐng)問您打算什么時(shí)候出發(fā)？”（詢問）
3. 用戶：“明天?！?/li>
4. Chatbot：“請(qǐng)問您的座位偏好是什么？”（繼續(xù)詢問）
5. 用戶：“硬臥?！?/li>
6. Chatbot：“好的，我查到了明天從北京到上海的硬臥票，請(qǐng)問需要為您預(yù)訂嗎？”（確認(rèn)）
7. 用戶：“好的?！?/li>
8. Chatbot：“訂單已成功提交，您的火車票已預(yù)訂成功！”（提供信息）

在這個(gè)例子中，Chatbot通過多輪對(duì)話逐步收集了所有必要的信息（出發(fā)地、目的地、出發(fā)時(shí)間、座位類型），并在最終確認(rèn)用戶的預(yù)訂需求后提供了服務(wù)。

三、總結(jié)

對(duì)話管理是構(gòu)建高效、用戶友好的對(duì)話系統(tǒng)的關(guān)鍵。通過對(duì)對(duì)話狀態(tài)的有效追蹤和對(duì)話策略的優(yōu)化，可以顯著提高對(duì)話系統(tǒng)的性能，提供更加自然、流暢的用戶體驗(yàn)。隨著大語言模型等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)話管理正在變得更加智能和靈活。