在這篇文章中，風(fēng)叔介紹了大模型多輪對話的五種挑戰(zhàn)和應(yīng)對措施，當(dāng)大家需要設(shè)計對話機器人、智能客服、智能導(dǎo)購、知識助手等產(chǎn)品時，可以參考文中提出的方法。

在AI大模型領(lǐng)域，多輪對話是一個難點，主要包括五種挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)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(dǎo)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(zhàn)二，對話狀態(tài)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(jìn)行而發(fā)生變化。模型需要跟蹤對話的狀態(tài)，包括用戶的意圖、當(dāng)前的話題、已提供的信息等

挑戰(zhàn)三，推理與規(guī)劃：在多輪對話中，模型可能需要結(jié)合先前的對話內(nèi)容、常識知識和外部信息進(jìn)行推理。此外，模型還需要規(guī)劃對話的流程，以確保對話能夠順利進(jìn)行。

挑戰(zhàn)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(xì)選擇合適的回應(yīng)，確保對話生成在內(nèi)容、風(fēng)格和語氣上的一致性。

挑戰(zhàn)五，對抗性問題：用戶可能會提出一些具有挑戰(zhàn)性或誤導(dǎo)性的問題，試圖測試模型的能力或?qū)ふ移淙觞c。模型需要具備一定的魯棒性和應(yīng)對策略，以應(yīng)對這些對抗性問題。

在這篇文章中，風(fēng)叔將介紹這五種挑戰(zhàn)的應(yīng)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(xiàn)多輪對話的基礎(chǔ)，大模型需要召回并理解此前的對話信息，才能結(jié)合用戶當(dāng)前的輸入，給出最適合的應(yīng)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)問題時還記得賬單問題的相關(guān)細(xì)節(jié)，從而提供更連貫的服務(wù)。

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(nèi)容

第二種方式是只獲取最近相關(guān)的對話內(nèi)容，比如在一個電商平臺上，如果用戶詢問關(guān)于特定產(chǎn)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(fù)。

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(guān)法律條款或個人信息。LangChain中的ConversationEntityMemory可以幫助 AI 記住這些關(guān)鍵實體和實體關(guān)系細(xì)節(jié)，從而在整個對話過程中提供更準(zhǔn)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(fēng)叔云》的作者是風(fēng)叔"}
memory.load_memory_variables(_input)

對于一些準(zhǔn)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(yī)療咨詢中，一個病人可能會描述多個癥狀和過去的醫(yī)療歷史，ConversationKGMemory 可以構(gòu)建一個包含病人癥狀、疾病歷史和可能的健康關(guān)聯(lián)的知識圖譜，從而幫助 AI 提供更全面和深入的醫(yī)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(jìn)行階段性總結(jié)摘要

第四種方法是對歷史對話進(jìn)行階段性總結(jié)，比如在教育輔導(dǎo)對話中，學(xué)生可能會提出不同的數(shù)學(xué)問題或理解難題，ConversationSummaryMemory 可以幫助 AI 總結(jié)之前的輔導(dǎo)內(nèi)容和學(xué)生的疑問點，以便在隨后的輔導(dǎo)中提供更針對性的解釋和練習(xí)

二、跟蹤對話狀態(tài)

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

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

• 基于規(guī)則的對話狀態(tài)跟蹤：使用預(yù)定義的規(guī)則來識別和更新對話狀態(tài)，比較依賴于專家知識，適用于領(lǐng)域特定的對話系統(tǒng)。
• 基于統(tǒng)計的對話狀態(tài)跟蹤：使用統(tǒng)計模型（如隱馬爾可夫模型、條件隨機場等）來學(xué)習(xí)對話狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，并根據(jù)這些概率來更新對話狀態(tài)。
• 基于深度學(xué)習(xí)的對話狀態(tài)跟蹤：使用深度學(xué)習(xí)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等）來自動學(xué)習(xí)對話狀態(tài)的表示和更新策略。這種方法可以處理更復(fù)雜的對話場景，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

我們以基于深度學(xué)習(xí)的對話狀態(tài)跟蹤為例，包括以下關(guān)鍵步驟：

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和標(biāo)注對話數(shù)據(jù)集，包括對話歷史、用戶意圖、槽位值等信息。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、去除停用詞、標(biāo)準(zhǔn)化等。
• 特征提?。簩υ挌v史轉(zhuǎn)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(xùn)練：選擇一個合適的深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer；定義損失函數(shù)，如交叉熵?fù)p失（cross-entropy loss），用于衡量模型預(yù)測的對話狀態(tài)與真實狀態(tài)之間的差異；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)。
• 對話狀態(tài)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(xùn)練好的模型中。模型根據(jù)輸入的特征向量預(yù)測當(dāng)前的對話狀態(tài)，包括用戶意圖、槽位值等。
• 對話管理：根據(jù)預(yù)測的對話狀態(tài)，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(zhí)行動作等。將AI Agent的回應(yīng)和新的對話歷史輸入到模型中，繼續(xù)進(jìn)行下一輪的對話狀態(tài)跟蹤。
• 模型評估與優(yōu)化：使用驗證數(shù)據(jù)集評估模型的性能，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行優(yōu)化，如調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、超參數(shù)或訓(xùn)練策略等。

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

三、推理與規(guī)劃

關(guān)于大模型的推理與規(guī)劃，風(fēng)叔此前也有過專題介紹

從最經(jīng)典的ReAct模式出發(fā)，有兩條發(fā)展路線，一條重規(guī)劃，一條重反思。

在重規(guī)劃的模式下，ReAct模式加上規(guī)劃器就成為REWOO，再加上重規(guī)劃器就成為Plan & Execute，再疊加計劃并行執(zhí)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(zhí)行則演變?yōu)镾elf-Discover，加入強化學(xué)習(xí)則演變?yōu)镽eflexion，最后的LATS是推理和規(guī)劃的集大成者，LATS = Tree search + ReAct + Plan&Execute + Reflexion。

這一環(huán)節(jié)，風(fēng)叔就不再贅述了，感興趣的讀者可以參考風(fēng)叔之前寫的AI大模型實戰(zhàn)篇系列，如《AI大模型實戰(zhàn)篇：AI Agent設(shè)計模式 – ReAct》。

四、實現(xiàn)對話一致性

一致性問題主要涉及到對話內(nèi)容、風(fēng)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(tǒng)中的重要挑戰(zhàn)。

對話生成的一致性同樣可以通過三種方式來實現(xiàn)：

1. 基于規(guī)則的生成：使用預(yù)定義的規(guī)則和模板來生成對話，確保生成的對話符合特定的風(fēng)格和語氣。這種方法適用于領(lǐng)域特定的對話系統(tǒng)，但靈活性較差。
2. 基于統(tǒng)計的生成：使用統(tǒng)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(jù)先前的對話內(nèi)容預(yù)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(xué)習(xí)的生成：使用深度學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)對話的復(fù)雜模式和上下文依賴關(guān)系，從而生成更自然和一致的對話。

我們?nèi)匀灰陨疃葘W(xué)習(xí)為例，和對話狀態(tài)追蹤的流程相似：

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和標(biāo)注對話數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集中包含一致的對話風(fēng)格和語氣。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理等。
• 特征提?。簩υ挌v史轉(zhuǎn)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(xùn)練：和對話狀態(tài)追蹤相似，但需要定義不同的損失函數(shù)，比如風(fēng)格一致性損失、話題一致性損失。可以使用對抗性訓(xùn)練方法來提高模型的一致性。通過引入一個風(fēng)格判別器，使生成器生成的對話難以被風(fēng)格判別器識別，從而提高生成對話的風(fēng)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(xùn)練好的模型中，模型根據(jù)輸入的特征向量生成當(dāng)前的對話回應(yīng)。

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(fēng)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(xùn)練（Adversarial Training）：即在模型訓(xùn)練的過程中就引入對抗性樣本，使模型能夠?qū)W習(xí)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(hù)技術(shù)（Privacy-preserving Techniques）：使用差分隱私等技術(shù)，減少模型對特定輸入的敏感性。

關(guān)于對抗性訓(xùn)練的實現(xiàn)細(xì)節(jié)，感興趣的同學(xué)可以參考OpenAI安全負(fù)責(zé)人Lilian Weng大神的論文：https://www.secrss.com/articles/60896