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在這篇文章中，風叔介紹了大模型多輪對話的五種挑戰和應對措施，當大家需要設計對話機器人、智能客服、智能導購、知識助手等產品時，可以參考文中提出的方法。

在AI大模型領域，多輪對話是一個難點，主要包括五種挑戰。

挑戰一，上下文理解：隨著對話輪次的增加，模型需要處理的上下文信息越來越多，這可能導致信息遺忘或混淆。此外，模型的上下文窗口大小有限，可能無法容納整個對話歷史。

挑戰二，對話狀態跟蹤：在多輪對話中，用戶的意圖和話題可能會隨著對話的進行而發生變化。模型需要跟蹤對話的狀態，包括用戶的意圖、當前的話題、已提供的信息等

挑戰三，推理與規劃：在多輪對話中，模型可能需要結合先前的對話內容、常識知識和外部信息進行推理。此外，模型還需要規劃對話的流程，以確保對話能夠順利進行。

挑戰四，對話生成一致性：在多輪對話中，模型可能會面臨多種情況和語境。為了保持對話的一致性，模型需要仔細選擇合適的回應，確保對話生成在內容、風格和語氣上的一致性。

挑戰五，對抗性問題：用戶可能會提出一些具有挑戰性或誤導性的問題，試圖測試模型的能力或尋找其弱點。模型需要具備一定的魯棒性和應對策略，以應對這些對抗性問題。

在這篇文章中，風叔將介紹這五種挑戰的應對方式。

一、增加上下文理解

提升大模型的上下文理解能力，是實現多輪對話的基礎，大模型需要召回并理解此前的對話信息，才能結合用戶當前的輸入，給出最適合的應答。提升大模型的上下文理解能力主要有以下幾種方式：

獲取全量歷史對話

第一種方式是獲取全量歷史對話信息，也是最直接的方式，比如在客服聊天機器人場景中，如果用戶在對話中先是詢問了賬單問題，接著又談到了網絡連接問題，LangChain中的ConversationBufferMemory類可以用來記住整個與用戶的對話歷史，可以幫助 AI 在回答網絡問題時還記得賬單問題的相關細節，從而提供更連貫的服務。

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({"input":"你好，請查詢一下昨天的賬單"},{"output":"已為您查到賬單，賬單編號為12345"})
variables=memory.load_memory_variables({})

滑動窗口獲取最近部分對話內容

第二種方式是只獲取最近相關的對話內容，比如在一個電商平臺上，如果用戶詢問關于特定產品的問題，然后又問到了配送方式，LangChain中的ConversationBufferWindowMemory類可以幫助 AI 只專注于最近的一兩個問題，而不是整個對話歷史，以提供更快速和專注的答復。

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
#只保留最后5次互動的記憶
memory=ConversationBufferWindowMemory(k=5)

獲取歷史對話中實體信息

第三種方式是抽取出歷史對話中的實體信息，比如在法律咨詢的場景中，客戶可能會提到特定的案件名稱、相關法律條款或個人信息。LangChain中的ConversationEntityMemory可以幫助 AI 記住這些關鍵實體和實體關系細節，從而在整個對話過程中提供更準確、更個性化的法律建議。

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
memory = ConversationEntityMemory(llm=llm)
_input = {"input": "公眾號《風叔云》的作者是風叔"}
memory.load_memory_variables(_input)

對于一些準確度要求非常高的場景，也可以使用知識圖譜抽取歷史實體信息。比如在醫療咨詢中，一個病人可能會描述多個癥狀和過去的醫療歷史，ConversationKGMemory 可以構建一個包含病人癥狀、疾病歷史和可能的健康關聯的知識圖譜，從而幫助 AI 提供更全面和深入的醫療建議。

from langchain.memory import ConversationKGMemory
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
memory=ConversationKGMemory(llm=llm)

對歷史對話進行階段性總結摘要

第四種方法是對歷史對話進行階段性總結，比如在教育輔導對話中，學生可能會提出不同的數學問題或理解難題，ConversationSummaryMemory 可以幫助 AI 總結之前的輔導內容和學生的疑問點，以便在隨后的輔導中提供更針對性的解釋和練習

二、跟蹤對話狀態

提升對話狀態跟蹤主要是為了使AI Agent能夠準確地理解和把握對話的進展，從而做出合適的回應，比如引導用戶提問、引導用戶給出更多信息等等。

對話狀態跟蹤的核心在于識別和更新對話的關鍵信息，這些信息通常包括用戶的意圖、當前的話題、已提供的信息、槽位值（slot values）等。對話狀態跟蹤可以通過以下幾種方式實現：

• 基于規則的對話狀態跟蹤：使用預定義的規則來識別和更新對話狀態，比較依賴于專家知識，適用于領域特定的對話系統。
• 基于統計的對話狀態跟蹤：使用統計模型（如隱馬爾可夫模型、條件隨機場等）來學習對話狀態的轉移概率，并根據這些概率來更新對話狀態。
• 基于深度學習的對話狀態跟蹤：使用深度學習模型（如循環神經網絡、Transformer等）來自動學習對話狀態的表示和更新策略。這種方法可以處理更復雜的對話場景，但需要大量的訓練數據。

我們以基于深度學習的對話狀態跟蹤為例，包括以下關鍵步驟：

• 數據準備：收集和標注對話數據集，包括對話歷史、用戶意圖、槽位值等信息。對數據進行預處理，如分詞、去除停用詞、標準化等。
• 特征提?。簩υ挌v史轉換為模型可處理的特征向量，可以使用詞嵌入（word embeddings）或其他文本表示方法來提取特征。
• 模型訓練：選擇一個合適的深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）或Transformer；定義損失函數，如交叉熵損失（cross-entropy loss），用于衡量模型預測的對話狀態與真實狀態之間的差異；使用訓練數據集對模型進行訓練，通過反向傳播算法優化模型參數。
• 對話狀態跟蹤：在實際對話過程中，將用戶的輸入和先前的對話歷史輸入到訓練好的模型中。模型根據輸入的特征向量預測當前的對話狀態，包括用戶意圖、槽位值等。
• 對話管理：根據預測的對話狀態，使用對話管理模塊來決定下一步的行動，如提問、提供信息或執行動作等。將AI Agent的回應和新的對話歷史輸入到模型中，繼續進行下一輪的對話狀態跟蹤。
• 模型評估與優化：使用驗證數據集評估模型的性能，如準確率、召回率、F1分數等。根據評估結果對模型進行優化，如調整模型結構、超參數或訓練策略等。

通過以上流程，可以有效地提升對話狀態跟蹤的準確性和效率，使AI Agent能夠更好地理解和應對多輪對話中的各種場景。

三、推理與規劃

關于大模型的推理與規劃，風叔此前也有過專題介紹

從最經典的ReAct模式出發，有兩條發展路線，一條重規劃，一條重反思。

在重規劃的模式下，ReAct模式加上規劃器就成為REWOO，再加上重規劃器就成為Plan & Execute，再疊加計劃并行執行能力就成為LLM Compiler。

在重反思模式下，ReAct模式加上左右互搏框架就成為Basic Reflecion，邊推理邊執行則演變為Self-Discover，加入強化學習則演變為Reflexion，最后的LATS是推理和規劃的集大成者，LATS = Tree search + ReAct + Plan&Execute + Reflexion。

這一環節，風叔就不再贅述了，感興趣的讀者可以參考風叔之前寫的AI大模型實戰篇系列，如《AI大模型實戰篇：AI Agent設計模式 – ReAct》。

四、實現對話一致性

一致性問題主要涉及到對話內容、風格和語氣的一致性，保證對話生成的一致性是多輪對話系統中的重要挑戰。

對話生成的一致性同樣可以通過三種方式來實現：

1. 基于規則的生成：使用預定義的規則和模板來生成對話，確保生成的對話符合特定的風格和語氣。這種方法適用于領域特定的對話系統，但靈活性較差。
2. 基于統計的生成：使用統計語言模型（如n-gram模型、隱馬爾可夫模型等）來生成對話。這些模型可以根據先前的對話內容預測下一個詞的概率分布，從而生成連貫的對話。
3. 基于深度學習的生成：使用深度學習算法，學習對話的復雜模式和上下文依賴關系，從而生成更自然和一致的對話。

我們仍然以深度學習為例，和對話狀態追蹤的流程相似：

• 數據準備：收集和標注對話數據集，確保數據集中包含一致的對話風格和語氣。對數據進行預處理等。
• 特征提?。簩υ挌v史轉換為模型可處理的特征向量，可以使用詞嵌入（word embeddings）或其他文本表示方法來提取特征。
• 模型訓練：和對話狀態追蹤相似，但需要定義不同的損失函數，比如風格一致性損失、話題一致性損失?？梢允褂脤剐杂柧毞椒▉硖岣吣Ｐ偷囊恢滦?。通過引入一個風格判別器，使生成器生成的對話難以被風格判別器識別，從而提高生成對話的風格一致性。
• 對話生成：在實際對話過程中，將用戶的輸入和先前的對話歷史輸入到訓練好的模型中，模型根據輸入的特征向量生成當前的對話回應。

通過以上流程，可以有效地保證對話生成的一致性，使AI Agent能夠生成自然、連貫且符合特定風格和語氣的對話。

五、對抗性問題防御

對抗性問題是指一些涉及政治、隱私、灰色等不友好的問題，比如“如何下載盜版游戲”、“如何盜取他人賬號密碼”等等，防御對抗性問題也是大模型必須要克服的難點。

對抗性問題的主要防御策略包括：

• 對抗性訓練（Adversarial Training）：即在模型訓練的過程中就引入對抗性樣本，使模型能夠學習識別和處理這些惡意輸入。
• 多模型集成（Ensemble Methods）：采用多個模型的集成方法，提高對抗性攻擊的魯棒性。
• 隱私保護技術（Privacy-preserving Techniques）：使用差分隱私等技術，減少模型對特定輸入的敏感性。

關于對抗性訓練的實現細節，感興趣的同學可以參考OpenAI安全負責人Lilian Weng大神的論文：https://www.secrss.com/articles/60896