对话系统概述：问答型（直接根据用户的问题给出精准的答案，更接近一个信息检索的过程；单轮；上下文无关）、任务型（多轮对话、针对特定场景）、闲聊型（不解决问题；自然交互；多轮对话）、图谱型（基于图谱推理）

已于 2022-03-04 02:25:23 修改
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分类专栏： # NLP/对话系统 文章标签： 对话系统 问答 多轮对话
于 2022-01-28 12:19:45 首次发布
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从RAG到Agent的转变：多轮对话：与用户进行更深入的互动
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08-31 9918
从RAG到Agent的转变：多轮对话：与用户进行更深入的互动 关键词：多轮对话，RAG，阅读理解，Agent，人机交互，自然语言处理，深度学习 1. 背景介绍 1.
RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）
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【笔记1-1】基于对话的问答系统CoQA (Conversational Question Answering)
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[Updating...] CoQA: A Conversational Question Answering Challenge论文概述（摘要+简介）目标任务数据收集过程1. 数据收集界面2. 文章选取数据集分析模型部分模型评估总结 CoQA: A Conversational Question Answering Challenge (Siva Reddy, Danqi Chen, Chri...
CH2-NLG应用之【问答式对话系统】
听了个听儿
01-30 901
本文是cs224n关于nlg系列课程中，关于【问答式对话】的介绍。主要介绍了《A Conversational Question Answering Challenge》这篇论文的想法，无具体算法剖析。
对话系统-“问答型”单轮对话：FAQ检索式对话系统【步骤：①用户意图判断、②文本检索召回、③文本匹配计算排序】【搜索引擎的最终形态】
u013250861的博客
02-23 2407
一、基本概念 文本匹配：计算文本之间的相似度，主要分为两大类： 1）基于句子向量表示的相似度模型（适合初始召回）； 2）基于词级别匹配的相似度模型（适合对召回结果重排） 问答系统：信息检索的一种高级形式，能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库、知识图谱或问答知识库返回简洁、准确的匹配答案。相较于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求。问答系统处理的对象主要是用户的问题和答案，根据问题所属的知识领域，问答系统可分为面向限定域、面向开放域和面
智能问答系统--对话篇
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概括性的描述了目前的问答系统，同时用示例做了一个小例子，可以直接用于实际应用。
【每日新知识】NLP里的问答（QA）VS 对话系统（Dialogue system）
qq_34391511的博客
08-31 2464
2020.08.30参考 大概有下面几个kbqa基于知识图谱返回一个实体作为答案。open domain qa预测合适答案。reading comprehension找到一个文章中的span回答相应问题。多跳转qa hothop qa。大多多数都是预测任务。对话系统我理解更多指的是对话生成任务。常见的比如seq2seq对话生成等等。希望我的回答能勾帮助到你 参考 https://www.zhihu.com/question/68140485/answer/815211836 https://github.c
《自动问答系统设计方案与实现样例：基于Python的完整代码》-智能客服
viviwiky的博客
11-12 2361
自动问答系统（QA系统）是一个人工智能系统，能够从大量信息中自动理解和生成答案。一般来说，QA系统可以分为以下两类：基于检索的问答系统：此类系统通过从预定义的文档集合中检索相关信息来生成答案。常见的做法是基于信息检索技术，如TF-IDF、BM25等算法，来找出与问题最相关的文档片段。基于生成的问答系统：此类系统不仅检索信息，还能够生成新的答案。它通常依赖于深度学习模型，尤其是预训练的语言模型（如BERT、GPT）来生成答案。
AI原生应用开发：用户意图理解的常见误区与解决方案
最新发布
AI天才研究院
05-26 720
随着ChatGPT、Claude等大模型的普及，AI原生应用已从"能用"迈向"好用"。但许多开发者发现：即使模型参数高达千亿，仍会出现"用户问东，系统答西"的尴尬。问题的核心往往出在"用户意图理解"环节——这是连接用户输入与系统响应的"翻译官"。本文将聚焦AI原生应用开发中，用户意图理解的技术实现细节与常见踩坑场景，覆盖从基础概念到实战落地的完整链路。本文将按照"概念→误区→方案→实战"的逻辑展开：首先用生活案例解释用户意图理解的核心概念；接着结合真实开发场景，拆解5大常见误区；
基于客服场景的智能对话系统的设计与实现.docx
05-22
- **对话管理（DM）**：根据用户的输入做出响应或询问更多的信息，以帮助完成特定任务。 - **自然语言生成（NLG）**：将对话管理系统产生的结果转化为自然流畅的语言输出给用户。 - **语音合成（TTS）**：将文本信息...
对话系统分析与展望
qq_41853758的博客
10-02 2312
 规则模型与生成式模型 在做对话系统或者问答系统的过程中，他们采用的是混合模型，包括Deep Learning以及检索系统，首先要说一说各种模型的优缺点，见下表： 表1. 两种对话模型的比较表 前者回复答案可控但无法处理长尾问题，后者则难以保证一致性和合理性。以下采用混合模型，即首先采用检索模型从 QA 知识库中找出候选答案集合，然后利用带注意力的 Seq2Seq 模型对候选答案进行排序...
了解人机对话—聊天、问答、多轮对话和推荐
云隐雾匿的博客
01-28 2271
笼统的讲，人机对话可以分为以下四个子问题：自然语言聊天、任务驱动的多轮对话、问答和推荐。
今晚直播 | 基于知识图谱的人机对话系统方法与实践
AI科技大本营
08-23 1699
本次公开课介绍了知性会话的架构和关键技术，并结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述了知识图谱在人机对话系统的核心模块上面的应用等等。
对话系统笔记
Class_guy的博客
12-25 6646
单轮对话 一、单轮对话 指简单的一问一答，问题可以用一句话来描述，不依赖于上下文。如下图所示： 对话交互中大大量的问题都是这样的单轮问答。 一般这样的问答依赖于一个知识库/问答对集合。机器人从知识库里检索相似的问题，给出答案。 二、单轮对话指标 1、召回率 召回率 = 机器人能回答的问题数 / 问题总数   召回率：机器人能答上来的问题越多，则召回率越高。 会话没有召回可能...
对话系统简单笔记
CHLOE_MAX的博客
11-01 621
很简陋的笔记
知性会话：基于知识图谱的人机对话系统方法与实践教程
08-24
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。该视频课程主要基于知识图谱构建人机对话系统中的应用，从架构、关键技术等核心技术模块进行分析。
FAQ智能问答系统设计与实现
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lerry的博客
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FAQ（FAQ，frequently-asked questions）问答系统表示常见问题问答系统，常用于一些特定领域的智能客服，将用户经常问到的高频问答对索引起来，当新的提问命中时可以快速回答，准确而高效。 本文介绍一个简单的FAQ问答系统实现。基于检索和排序的两阶段框架，检索阶段基于Elasticsearch检索引擎、排序阶段基于语义匹配深度学习模型。后端基于SpringBoot系列框架。该系统实现了人机对话功能，可以进行单轮或者多轮的问答，同时提供了微服务版本，增加了一些知识库管理功能。
【LLM问答】两阶段的对话式问答模型ChatQA思路和兼看两阶段的RAG知识问答引擎QAnything
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
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ChatQA：这篇文章的两阶段微调的ChatQA模型，对于对话式问答任务，特别是处理长文档和需要检索的上下文时对话时，能够达到或超过GPT-4的性能水平。QAnything：介绍了基于微调的Qwen-7b，两阶段的RAG知识库问答引擎 QAnything，支撑任意格式的文档数据私有化进行知识问答。
关于问答系统（Q&A）、对话系统（Chatbot）的学与思
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AnyQ AnyQ(ANswer Your Questions) 开源项目主要包含面向FAQ集合的问答系统框架、文本语义匹配工具SimNet。（检索式回答） AnyQ系统框架主要由Question Analysis、Retrieval、Matching、Re-Rank等部分组成，框架中包含的功能均通过插件形式加入，如Analysis中的中文切词，Retrieval中的倒排索引、语义索引，Match...
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