新的实现上下文对话的方法

本文介绍了olami平台的重大更新,新增的context grammar功能简化了上下文对话的实现。通过创建和配置grammar及context grammar,修改客户端代码以利用nli_config字段处理整句slot值,减少了状态维护,使代码更简洁。测试表明,新方法有效支持了导航和天气查询等场景的连续对话,提高了用户体验。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

2018/1/17 更新:olami更新了新版sdk,支持了新的接口,所以不再需要自己编译sdk了,相关的改动已经更新到了码云。


最近olami平台做了一次重大更新,增加了对上下文的支持,这里就研究一下如何用新的方式实现之前提到的上下文功能。

简介

这次更新的主要内容是osl语言中增加了一种特殊的grammar:context grammar。根据文档介绍,context grammar是一种特殊的grammar,作用是补充grammar的功能,通常被用来实现上下文。可以看出,要实现上一篇做到的上下文功能不再需要那么繁琐的方式。接下来就可以一步一步实现上下文功能。

编写grammar

首先,和前面例子类似,新建两个语法模块,为了和之前的区分,一个叫weather2,一个叫navi2。分别给他们加上slot和grammar,这样它们就有了查天气和导航的基本功能:

weather2
// time slot类型为datetime,place slot类型为ext,最短2最长10,高级设置中验证类别选为城市和区县

天气1: <time>的天气<{@=query}>

天气2: <place>的天气<{@=query}>

天气3: (<time><place>|<place><time>)的天气<{@=query}>
// from和to两个slot设置和weather2中的place相同(不是必须相同)
导航1: 导航去<to><{@=navi}>

导航2: (导航从<from>|从<from>导航)(去|到|至)<to><{@=navi}>

编写context grammar

然后,给他们添加上想支持的context grammar:

<think>好的,我现在需要处理用户关于多轮对话上下文管理的询问。首先,用户希望了解在对话系统中如何实现多轮对话上下文管理,具体包括实现方法。根据提供的引用内容,我需要整合相关信息,确保回答结构清晰,符合用户的要求。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到对话管理中的对话状态跟踪(DST)和策略学习,以及在不同领域的应用。引用[2]对比了单轮和多轮对话的差异,强调上下文理解和跟踪的重要性。引用[3]则介绍了如何存储用户偏好和动态提取信息的方法。这些内容都是回答用户问题的基础。 接下来,我需要组织这些信息,分点说明实现方法。用户要求结构清晰,逐步解决问题,所以可能需要将方法分解为几个关键部分,比如对话状态跟踪、上下文表示、记忆机制、策略学习和动态填充。每个部分都需要结合引用中的内容,并添加必要的解释,确保用户能够理解。 同时,用户要求使用中文回答,并且数学公式需要用$...$或$$...$$格式。虽然这个问题可能不涉及太多数学公式,但如果有相关概念需要公式化,比如概率模型,就需要正确应用格式。例如,对话状态跟踪可能涉及概率模型,可以用$P(s'|s, a)$表示状态转移概率。 另外,生成相关问题也是必须的。需要根据回答内容,提出三个相关问题,帮助用户进一步探索该主题。这些问题应涵盖不同方面,如技术挑战、具体算法、应用场景等。 现在,我需要确保每个实现方法都对应到引用中的具体内容,并正确标注引用标识。例如,对话状态跟踪对应引用[1],记忆机制对应引用[3],动态填充也对应引用[3]。策略学习部分可能需要结合引用[1]中的策略学习,以及可能的其他知识补充。 最后,检查回答是否符合所有系统级指令:正确的中文表达、LaTeX格式、引用标识的位置,以及相关问题的生成。确保没有使用任何用户不可见的信息,所有引用都正确对应到提供的参考文献。</think>在对话系统中实现多轮对话上下文管理,需要结合对话状态跟踪、记忆机制和动态信息填充等技术。以下是核心实现方法: --- ### 1. **对话状态跟踪(DST)** - **功能**:记录对话中的实体、意图和用户偏好,形成结构化状态表示。 - **实现方式**: - 使用概率模型(如$P(s'|s, a)$表示状态转移)预测当前对话状态[^1] - 通过语义槽填充(Slot Filling)提取关键信息,例如用户说“明天杭州天气如何”,系统提取`时间=明天`,`地点=杭州`,`意图=查询天气` - **示例工具**:BERT等预训练模型用于意图识别和实体抽取 --- ### 2. **上下文表示与记忆机制** - **短期记忆**:维护当前对话窗口的上下文(如最近3轮对话) - **长期记忆**:将用户画像、历史行为等持久化存储,支持跨会话调用[^3] - **混合架构**: ```python class MemorySystem: def __init__(self): self.short_term = deque(maxlen=3) # 短期记忆队列 self.long_term = KnowledgeGraph() # 长期记忆知识图谱 ``` --- ### 3. **动态信息填充** - 通过注意力机制动态关联历史信息,例如: $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V $$ - 当检测到特定关键词(如“上次说的那家餐厅”)时,从记忆系统中检索相关上下文 --- ### 4. **策略学习与状态管理** - 基于强化学习的策略网络选择响应动作: $$ \pi(a|s) = \arg\max_a Q(s,a) $$ - 使用对话树(Dialogue Tree)管理多分支场景,处理如中途修改需求的情况[^1] --- ### 典型应用场景 | 场景 | 上下文管理重点 | |-------|----------------| | 客服系统 | 工单状态跟踪、服务历史调取 | | 智能助手 | 用户偏好记忆、任务连续性保持 | | 教育咨询 | 学习进度跟踪、知识点关联 | ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值