AI大模型多轮对话的五个挑战与应对方法

摘要：挑战一，上下文理解：随着对话轮次的增加，模型需要处理的上下文信息越来越多，这可能导致信息遗忘或混淆。此外，模型的上下文窗口大小有限，可能无法容纳整个对话历史。

在这篇文章中，风叔介绍了大模型多轮对话的五种挑战和应对措施，当大家需要设计对话机器人、智能客服、智能导购、知识助手等产品时，可以参考文中提出的方法。

在AI大模型领域，多轮对话是一个难点，主要包括五种挑战。

挑战一，上下文理解：随着对话轮次的增加，模型需要处理的上下文信息越来越多，这可能导致信息遗忘或混淆。此外，模型的上下文窗口大小有限，可能无法容纳整个对话历史。

挑战二，对话状态跟踪：在多轮对话中，用户的意图和话题可能会随着对话的进行而发生变化。模型需要跟踪对话的状态，包括用户的意图、当前的话题、已提供的信息等

挑战三，推理与规划：在多轮对话中，模型可能需要结合先前的对话内容、常识知识和外部信息进行推理。此外，模型还需要规划对话的流程，以确保对话能够顺利进行。

挑战四，对话生成一致性：在多轮对话中，模型可能会面临多种情况和语境。为了保持对话的一致性，模型需要仔细选择合适的回应，确保对话生成在内容、风格和语气上的一致性。

挑战五，对抗性问题：用户可能会提出一些具有挑战性或误导性的问题，试图测试模型的能力或寻找其弱点。模型需要具备一定的鲁棒性和应对策略，以应对这些对抗性问题。

在这篇文章中，风叔将介绍这五种挑战的应对方式。

提升大模型的上下文理解能力，是实现多轮对话的基础，大模型需要召回并理解此前的对话信息，才能结合用户当前的输入，给出最适合的应答。提升大模型的上下文理解能力主要有以下几种方式：

获取全量历史对话

第一种方式是获取全量历史对话信息，也是最直接的方式，比如在客服聊天机器人场景中，如果用户在对话中先是询问了账单问题，接着又谈到了网络连接问题，LangChain中的ConversationBufferMemory类可以用来记住整个与用户的对话历史，可以帮助 AI 在回答网络问题时还记得账单问题的相关细节，从而提供更连贯的服务。

from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory = ConversationBufferMemorymemory.save_context({"input":"你好，请查询一下昨天的账单"},{"output":"已为您查到账单，账单编号为12345"})variables=memory.load_memory_variables({})滑动窗口获取最近部分对话内容

第二种方式是只获取最近相关的对话内容，比如在一个电商平台上，如果用户询问关于特定产品的问题，然后又问到了配送方式，LangChain中的ConversationBufferWindowMemory类可以帮助 AI 只专注于最近的一两个问题，而不是整个对话历史，以提供更快速和专注的答复。

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory#只保留最后5次互动的记忆memory=ConversationBufferWindowMemory(k=5)获取历史对话中实体信息

第三种方式是抽取出历史对话中的实体信息，比如在法律咨询的场景中，客户可能会提到特定的案件名称、相关法律条款或个人信息。LangChain中的ConversationEntityMemory可以帮助 AI 记住这些关键实体和实体关系细节，从而在整个对话过程中提供更准确、更个性化的法律建议。

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)memory = ConversationEntityMemory(llm=llm)_input = {"input": "公众号《风叔云》的作者是风叔"}memory.load_memory_variables(_input)

对于一些准确度要求非常高的场景，也可以使用知识图谱抽取历史实体信息。比如在医疗咨询中，一个病人可能会描述多个症状和过去的医疗历史，ConversationKGMemory 可以构建一个包含病人症状、疾病历史和可能的健康关联的知识图谱，从而帮助 AI 提供更全面和深入的医疗建议。

from langchain.memory import ConversationKGMemoryfrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)memory=ConversationKGMemory(llm=llm)对历史对话进行阶段性总结摘要

第四种方法是对历史对话进行阶段性总结，比如在教育辅导对话中，学生可能会提出不同的数学问题或理解难题，ConversationSummaryMemory 可以帮助 AI 总结之前的辅导内容和学生的疑问点，以便在随后的辅导中提供更针对性的解释和练习

提升对话状态跟踪主要是为了使AI Agent能够准确地理解和把握对话的进展，从而做出合适的回应，比如引导用户提问、引导用户给出更多信息等等。

对话状态跟踪的核心在于识别和更新对话的关键信息，这些信息通常包括用户的意图、当前的话题、已提供的信息、槽位值（slot values）等。对话状态跟踪可以通过以下几种方式实现：

基于规则的对话状态跟踪：使用预定义的规则来识别和更新对话状态，比较依赖于专家知识，适用于领域特定的对话系统。基于统计的对话状态跟踪：使用统计模型（如隐马尔可夫模型、条件随机场等）来学习对话状态的转移概率，并根据这些概率来更新对话状态。基于深度学习的对话状态跟踪：使用深度学习模型（如循环神经网络、Transformer等）来自动学习对话状态的表示和更新策略。这种方法可以处理更复杂的对话场景，但需要大量的训练数据。

我们以基于深度学习的对话状态跟踪为例，包括以下关键步骤：

数据准备：收集和标注对话数据集，包括对话历史、用户意图、槽位值等信息。对数据进行预处理，如分词、去除停用词、标准化等。特征提取：将对话历史转换为模型可处理的特征向量，可以使用词嵌入（word embeddings）或其他文本表示方法来提取特征。模型训练：选择一个合适的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或Transformer；定义损失函数，如交叉熵损失（cross-entropy loss），用于衡量模型预测的对话状态与真实状态之间的差异；使用训练数据集对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。对话状态跟踪：在实际对话过程中，将用户的输入和先前的对话历史输入到训练好的模型中。模型根据输入的特征向量预测当前的对话状态，包括用户意图、槽位值等。对话管理：根据预测的对话状态，使用对话管理模块来决定下一步的行动，如提问、提供信息或执行动作等。将AI Agent的回应和新的对话历史输入到模型中，继续进行下一轮的对话状态跟踪。模型评估与优化：使用验证数据集评估模型的性能，如准确率、召回率、F1分数等。根据评估结果对模型进行优化，如调整模型结构、超参数或训练策略等。

通过以上流程，可以有效地提升对话状态跟踪的准确性和效率，使AI Agent能够更好地理解和应对多轮对话中的各种场景。

关于大模型的推理与规划，风叔此前也有过专题介绍

从最经典的ReAct模式出发，有两条发展路线，一条重规划，一条重反思。

在重规划的模式下，ReAct模式加上规划器就成为REWOO，再加上重规划器就成为Plan & Execute，再叠加计划并行执行能力就成为LLM Compiler。

在重反思模式下，ReAct模式加上左右互搏框架就成为Basic Reflecion，边推理边执行则演变为Self-Discover，加入强化学习则演变为Reflexion，最后的LATS是推理和规划的集大成者，LATS = Tree search + ReAct + Plan&Execute + Reflexion。

这一环节，风叔就不再赘述了，感兴趣的读者可以参考风叔之前写的AI大模型实战篇系列，如《AI大模型实战篇：AI Agent设计模式 – ReAct》。

一致性问题主要涉及到对话内容、风格和语气的一致性，保证对话生成的一致性是多轮对话系统中的重要挑战。

对话生成的一致性同样可以通过三种方式来实现：

基于规则的生成：使用预定义的规则和模板来生成对话，确保生成的对话符合特定的风格和语气。这种方法适用于领域特定的对话系统，但灵活性较差。基于统计的生成：使用统计语言模型（如n-gram模型、隐马尔可夫模型等）来生成对话。这些模型可以根据先前的对话内容预测下一个词的概率分布，从而生成连贯的对话。基于深度学习的生成：使用深度学习算法，学习对话的复杂模式和上下文依赖关系，从而生成更自然和一致的对话。

我们仍然以深度学习为例，和对话状态追踪的流程相似：

数据准备：收集和标注对话数据集，确保数据集中包含一致的对话风格和语气。对数据进行预处理等。特征提取：将对话历史转换为模型可处理的特征向量，可以使用词嵌入（word embeddings）或其他文本表示方法来提取特征。模型训练：和对话状态追踪相似，但需要定义不同的损失函数，比如风格一致性损失、话题一致性损失。可以使用对抗性训练方法来提高模型的一致性。通过引入一个风格判别器，使生成器生成的对话难以被风格判别器识别，从而提高生成对话的风格一致性。对话生成：在实际对话过程中，将用户的输入和先前的对话历史输入到训练好的模型中，模型根据输入的特征向量生成当前的对话回应。

通过以上流程，可以有效地保证对话生成的一致性，使AI Agent能够生成自然、连贯且符合特定风格和语气的对话。

对抗性问题是指一些涉及政治、隐私、灰色等不友好的问题，比如“如何下载盗版游戏”、“如何盗取他人账号密码”等等，防御对抗性问题也是大模型必须要克服的难点。

对抗性问题的主要防御策略包括：

对抗性训练（Adversarial Training）：即在模型训练的过程中就引入对抗性样本，使模型能够学习识别和处理这些恶意输入。多模型集成（Ensemble Methods）：采用多个模型的集成方法，提高对抗性攻击的鲁棒性。隐私保护技术（Privacy-preserving Techniques）：使用差分隐私等技术，减少模型对特定输入的敏感性。

关于对抗性训练的实现细节，感兴趣的同学可以参考OpenAI安全负责人Lilian Weng大神的论文：https://www.secrss.com/articles/60896

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