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多轮会话

回答

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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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.

其他人在问
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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。
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