目前多轮对话的结构和思路是已经形成了一定的共识,即需要DM模块(dialog management)来对对话内容管理起来,无论是对方的还是机器的,都需要维护起来,确保一致,即DST(dialog state tracking),然后根据对话的进展以及对话管理下的内容进行综合评定给出最终回复,即DP(dialog policy),或者说是对话策略(dialog strategy)。 来...
Rasa core是Rasa框架提供的对话管理模块,它类似于聊天机器人的大脑,主要的任务是维护更新对话状态和动作选择,然后对用户的输入作出响应。所谓对话状态是一种机器能够处理的对聊天数据的表征,对话状态中包含所有可能会影响下一步决策的信息,如自然语言理解模块的输出、用户的特征等;所谓动作选择,是指基于当前的对话状态,...
1、框架基本介绍 在facebook的github官网(https://github.com/facebookresearch/ParlAI)上对其介绍为对话系统框架。即:ParlAI (pronounced “par-lay”) is a framework for dialog AI research, implemented in Python. Its goal is to provide researchers: (1) a unified framework for sharing, training and t...
首先要知道什么是对话状态。 对话状态追踪 **对话状态(Dialogue State)**是对话到当前位置为止,用户所提供的哪些关键信息。 具体实现可以理解为Python中的字典。Key是Slot,Value是用户目前位置提供的值。 来看一个例子,从中可以看到对话状态的更新: 对话状态追踪即对话状态估计。 在上面的例子中,对话状态挺明确的,为...
为了助力开发者更高效地构建这些系统,DeepPavlov框架应运而生。作为一个开源的自然语言处理(NLP)框架,DeepPavlov专门用于构建端到端的对话系统和聊天机器人,为开发人员和研究人员提供了一个强大而灵活的工具。 DeepPavlov的核心特性 DeepPavlov框架的突出特点主要体现在以下几个方面: 模块化设计:DeepPavlov采用高度模块化的...
Rasa作为一个开源的机器学习框架,为开发者提供了构建高效对话系统的工具。它不仅支持自然语言理解(NLU),还具备强大的对话管理功能,使得创建智能聊天机器人与语音助手变得更为便捷。更重要的是,Rasa能够无缝集成到诸如Slack或Facebook这样的社交平台上,极大地扩展了其应用范围与场景。
对话框架指的是智能体之间进行信息交流的结构和规则的集合。以下是多智能体系统对话框架设计的几种方法: 1.基于协议的设计方法 协议指的是智能体之间互相传递消息的规范。在多智能体系统中,协议的设计需要遵循严格的规则和流程,以确保信息的准确、及时传递。该方法需要设计人员对智能体之间的信息交流过程有深入了解,并...
本文将以ChatGPT技术为基础,探讨如何构建智能对话系统的框架,并分析其优点和挑战。 一、ChatGPT基于Transformer的架构 ChatGPT是一种基于Transformer的生成对话模型,Transformer是一种利用自注意力机制实现编码和解码的模型架构。ChatGPT以文本序列作为输入,利用Transformer将输入序列编码为一种上下文表示,然后将该上下文输入...
近日平安科技提出了基于大型语言模型的计划型对话代理框架PCA,基于先进的大型语言模型的上下文学习,具有低成本和高可控性,有望成为下一代企业级对话系统。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.03884 摘要 本文提出了一种基于大型语言模型的计划型对话代理框架(PCA),该框架具有可控性和主动性,并且需要较少的人工注释...
多智能体会话框架 AutoGen的多智能体会话框架使得LLM应用更具通用性,集成了LLM、工具和人类参与的自定义和可对话的代理。它通过自动化多个能力强大的代理间的聊天,可以轻松地让它们集体自主地完成任务,或者在融入人类反馈的情况下完成任务,其中包括通过代码使用工具所必需的任务。例如: ...