保持多轮对话上下文连贯的核心在于1.上下文传递：将对话历史作为输入的一部分传递给模型，确保其随时参考之前的记录；2.摘要总结：定期对冗长的对话进行精炼概括，降低输入成本并提升效率；3.实体跟踪：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：用户需明确表达意图，避免模糊不清的语句；5.追加指令：分解复杂任务为多个步骤，逐步引导模型完成。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、完整性、流畅性和效率；prompt工程则可通过定义角色、设定目标、提供示例和约束输出来增强对话效果。
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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，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。这就像给模型一本“聊天记录”，让它随时可以翻阅。
但问题也随之而来：对话越长，输入也越长，成本越高，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个简短的概括，然后将这个概括作为上下文传递。这就像把一本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定酒店的信息，包括价格、位置和评价。”
实体跟踪：关注关键信息
另一种方法是跟踪对话中提到的关键实体，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“备忘录”，上面记录着所有重要的人物和事件。
例如，如果用户提到了“北京香格里拉饭店”，就将这个信息保存下来，并在下次对话时告诉模型：“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清晰度。用户应该尽可能明确地表达自己的意图，避免含糊不清的指令。
例如，不要说“再说一遍”，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，可以将任务分解成多个步骤，逐步追加指令。这就像一步一步地引导模型完成任务，而不是一次性抛出所有要求。
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： 在模型理解用户意图后，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图，可以提供多个选项供用户选择，例如“您是想查询价格还是预订酒店？”
- 回溯上下文： 如果模型遇到不明确的指令，可以回溯之前的对话记录，寻找线索。
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个复杂的任务。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意图？
- 完整性： 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？
如何利用Prompt工程提升多轮对话效果？
Prompt工程在多轮对话中扮演着重要角色。可以通过以下方式利用Prompt工程：
- 定义角色： 在Prompt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Prompt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Prompt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Prompt中约束模型的输出格式，例如“请以JSON格式返回酒店信息”。
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清晰的指令。通过结合上下文传递、摘要总结、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。
