コンテキストを考慮した対話システム構築のための主要技術
以下の複合シナリオは、複数回の対話における継続性の課題に対処するために使用することができる：
- 対話状態の管理::
- 対話履歴をJSON形式で保持（直近3ラウンドの保持を推奨）
- 利用する
tokenizer.apply_chat_templateセッション形式の構築
- モデルコールの最適化::
- ダイアログが生成されるたびに、完全なダイアログコンテキストを渡します。
truncation=True) - 増加
past_key_valuesパラメータ・キャッシュ・ヒストリーの注意
- ダイアログが生成されるたびに、完全なダイアログコンテキストを渡します。
- 後処理の強化::
- ルールに基づく表記曖昧性解消（例：'it'を具体名詞に置き換える）
- 一貫性チェック（過去の回答を比較するための重要な情報）
より複雑な対話ロジックを実装するためには、Rasaのようなフレームワークと連携することが推奨される。
この答えは記事から得たものである。Bonsai: エッジデバイスでの操作に適した3値重み付き言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複数回の対話で盆栽の一貫性を高めるには？
