构建上下文感知对话系统的关键技术
针对多轮对话的连续性挑战,可采用以下复合方案:
- 对话状态管理:
- 维护JSON格式的对话历史(建议保留最近3轮内容)
- 使用
tokenizer.apply_chat_template
构建会话格式
- 模型调用优化:
- 每次生成传入完整对话上下文(需设置
truncation=True
) - 添加
past_key_values
参数缓存历史注意力
- 每次生成传入完整对话上下文(需设置
- 后处理增强:
- 基于规则的指代消解(如替换「它」为具体名词)
- 一致性校验(对比历史回答的关键信息)
在客服场景测试中,该系统能使对话连贯性评分提升37%。建议配合Rasa等框架实现更复杂的对话逻辑。
本答案来源于文章《Bonsai:适合边缘设备运行的三值权重语言模型》