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多轮会话

Answer

多轮会话是指在一个对话中进行多次交互的过程。这种对话形式通常在聊天机器人、客服机器人等场景中使用。在多轮会话中，用户可以在一个对话中提出多个问题或请求，机器人会根据用户的输入进行相应的回答或操作。

多轮会话的实现需要依赖于自然语言处理技术和对话管理机制。在自然语言处理方面，需要对用户输入的文本进行理解和分析，包括词法分析、句法分析、语义理解等。在对话管理方面，需要对对话过程进行跟踪和管理，包括对话状态的维护、对话历史的记录、对话策略的制定等。

为了实现多轮会话，通常需要使用到一些对话管理机制，例如对话状态跟踪、对话历史记录、对话策略制定等。这些机制可以帮助机器人更好地理解用户的意图和需求，从而提供更加准确和有效的回答和操作。

此外，多轮会话还需要考虑到一些其他的因素，例如对话的轮次限制、对话的时长限制、对话的中断和恢复等。这些因素需要在对话管理机制中进行考虑和处理，以确保对话的顺利进行和用户体验的良好。

总的来说，多轮会话是一种自然、灵活的对话形式，可以为用户提供更加便捷和高效的服务。

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References

会话补全（Chat completions）

聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由text-davinci-003等指令遵循模型提供的任务)。下面是一个API调用的例子:messages参数是主要的输入。messages必须是一哥的消息对象(message object)数组，每个对象拥有一个role(“system”,“user”,或“assistant”)和content(消息的内容)。会话可以少至1条消息或者是有许多条。通常，会话首先使用系统消息(“system”)格式化，然后交替使用用户消息(“user”)和助手消息(“assistant”)。系统消息有助于设定助手的行为。在上面的例子中，助手被说明为“你是一个能干的助手”。用户消息帮助指示助手。它们可以由应用的用户生成，也可以由开发者设置为指令。助手消息用于存储之前的响应。它们也可以是由开发者编写用于获取期望响应的示例。

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

项目介绍：清洗/构造/翻译中文的ChatGPT数据，推进国内AI的发展，人人可炼优质中文Chat模型。本数据集为ChatGPT约九万个对话数据，由ShareGPT API获得（英文68000，中文11000条，其他各国语言）。项目所有数据最终将以CC0协议并入Multilingual Share GPT语料库。Guanaco地址：[https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset](https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset)数据集说明：一个使用Self-Instruct的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。chatgpt-corpus地址：[https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus](https://github.com/PlexPt/chatgpt-corpus)数据集说明：开源了由ChatGPT3.5生成的300万自问自答数据，包括多个领域，可用于用于训练大模型。SmileConv地址：[https://github.com/qiuhuachuan/smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)数据集说明：数据集通过ChatGPT改写真实的心理互助QA为多轮的心理健康支持多轮对话（single-turn to multi-turn inclusive language expansion via ChatGPT），该数据集含有56k个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更加符合在长程多轮对话的应用场景。

熊猫Jay: 任何人都可以利用ChatGPT开发自己的谷歌插件

如果经历很多轮的对话,会导致此次对话超过模型的token限制,那么ChatGPT会遗忘之前的内容.所以我建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给chatgpt,重新开启新的提问.这是一种有效的措施.

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扣子的智能体如何在飞书中创建一个可以和用户会话的账号
要在飞书中创建一个可以和用户会话的扣子智能体账号，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. 获取机器人 ID： 在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入机器人编辑界面。 在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 3. API 授权： 点击右上角发布。 会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API。 确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置： chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 5. 绑定微信： 需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。 点击容器，可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 手动刷新界面验证是否成功，点击“刷新日志”，看到 WeChat login success 提示微信登录成功。 为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试： 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，训练的数据越好，对话效果越好。您可以参考个人微信对话和微信群对话效果演示视频：
2024-11-19
如何用ai练习日语会话
以下是用 AI 练习日语会话的方法： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为日语，通过语音或文本输入互动。 此外，还有一些学习方法建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与日语母语者交流，或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 坚持使用这些 AI 工具和方法，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-17
在扣子中 会话、消息、对话的区别是什么
在扣子中，会话、消息、对话的区别如下： 会话：是指一系列的交流过程，包括用户与扣子之间的交互。会话可以包含多个消息和对话。 消息：是会话中的基本单位，是用户或扣子发送的具体信息。消息可以是文本、图片、链接等形式。 对话：是会话中的一个特定部分，通常是指用户与扣子之间的连续交流。对话可以包含多个消息，并且具有一定的主题或目的。 例如，在一个聊天场景中，用户发送了一条消息询问扣子某个问题，扣子回复了一条消息，这就构成了一个对话。而整个聊天过程就是一个会话，其中包含了多个这样的对话。 需要注意的是，这些术语的具体含义可能会因上下文和使用场景而有所不同。在扣子中，它们的具体用法和区别可能会根据平台的设计和功能而有所差异。
2024-07-11
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下： 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识，保持一致，然后再开始创作，这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括： 约束的弹性，在探索阶段给 AI 一定自由空间，而 prompt 一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪，情绪化能局部提升 AI 效能。 共识，您的理解和 AI 的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效。 3. 注意事项： 如果经历很多轮的对话，可能会导致此次对话超过模型的 token 限制，ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后，可以新建一个聊天窗口，把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT，重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验，需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互无法达成，所以需要将测试形式进行转换，先解决“指代消解”的问题，然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用： 聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息格式化，然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到，规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢？ 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息（“system”）格式化，然后交替使用用户消息（“user”）和助手消息（“assistant”）。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 此外，还存在一些与百炼相关的 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
如何优化ai对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升ai上下文理解）
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21