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为什么AI多轮对话总是那么傻?

发布日期:2025-05-07 08:30:53 浏览次数: 1571 作者:叶小钗
推荐语

AI多轮对话的难点和解决方案全解析。

核心内容:
1. AI多轮对话面临的挑战和难点
2. 互联网产品设计与AI对话模式的差异
3. SOP设计在多轮对话中的重要性及应用案例

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


  1. 使用DeepSeek整理SOP;
  2. 使用扣子类平台验证SOP;
  3. 最后做程序优化;
  4. 有必要就做平台化;

后续也是列举了个简单的社群AI分身的例子,只不过其中多轮聊天这块被我故意略去了,原因是他太复杂了

事实上,多轮聊天是整个AI应用最大的难点,也是很多人做不好AI产品的关键,一旦是涉及多聊天的产品,其实现复杂度都会大幅增加!

所以,今天第一个问题是,AI多轮对话到底难在哪里?

关于这个问题,也许大家没有注意到,其实当前所有的互联网产品设计多是针对一问一答这种模式的。包括DeepSeek、ChatGPT这种工具,他其实也更多是一问一答的模式。

一般用户在产品使用时候,当面临新问题的时候,会刻意的新开窗口,防止信息互相污染

这种习惯的潜意识是:暂时还不太相信模型具有多轮对话的能力

事实上,模型的反馈也确实在说明这一点:

  1. 在7轮医疗问诊对话中,GPT-4对患者主诉的遗忘率达37%;
  2. 当对话超过12轮时,关键信息丢失率飙升至68%;

随着模型能力增强,该情况会好一些,但模型依旧会有这种上下文遗忘的问题

另一方面,我们在实际对话中会有很多“代词”,比如这个、那个、他...

而在模型对话过程中,这种代词很容易被错误关联,这会进一步要求我们跟AI对话的时候进行手动补足,而这种严谨的补足显然不符合人们聊天习惯。

但最重要的还是要回归第一个点:意图偏移、话题切换,人们聊天过程中各种天马行空,他们会不断切换话题,而模型当前显然是跟不上的...

就我之前做的一个客服类产品数据,对话轮次越多,效果越差:

对话轮次
1-3轮
4-6轮
7+轮
问题解决率
82%
54%
23%
用户放弃率
8%
34%
67%

最后,AI也需要面临众口难调的问题,因为有些用户喜欢简洁精准的回答,有些用户喜欢发散引导型回答,这种处理起来也有些小麻烦...

综上,这里的结论是:不要期待模型依靠自己的能力就将多轮对话做得很顺滑了,不大可能的

unsetunsetSOP设计unsetunset

所以,想要好的多轮对话体验,必须要进行SOP设计,或者说任务/目标设计,这里的核心有二:

  1. AI需要完成什么目标;
  2. 不同的目标需要不同的AI;

这里如上图所示,一个完整的应用可能会由成百上千的SOP构成,SOP少了应用就会卡壳;SOP本身有缺陷,那么模型就会胡说八道。

总而言之,多轮对话即目标设计,这里首先得有目标,其次要有方法论,方法论会形成流程最终会形成一套SOP

这里大家多半是不能完全听懂的,所以这里以上篇文章的对话做实际案例。

比如A粉丝在群里发言:如何开启AI副业,月入10w? 想听的速来!!这种标题诱惑大

AI应该作何反应呢,关于AI如何反应这就是SOP,这里最简单的提示词是:

你的角色是一名资深陪聊,你总能让话题很好的继续下去;
接下来我将作为一名客户与你对话,请你好好扮演你的角色。

事实上,随着聊天的轮数增加,AI输出的营养越少,甚至让我感到烦躁:

如果要让AI稍微具有灵性一点,这里的策略是:给AI一个目标/让AI去完成一个更为具体的任务

具体到这里的场景,可以先生成一个AI的观点,其次让AI论证其观点。比如:

群里有粉丝发表一句话:如何开启AI副业,月入10w? 想听的速来!!这种标题诱惑大。
对此,你的观点是:它们本质上是利用焦虑感和信息差制造的“成功学陷阱”,绝大多数普通人盲目跟随只会成为被收割的对象,而非受益者。

你的具体思考是:{
1. 标题的底层逻辑是“投机诱惑”
精准击中人性弱点:这类标题组合了“低门槛(副业)”“高回报(月入10万)”“时效性(速来)”三大心理触发器,瞄准的是人们对快速致富的渴望和对AI行业的信息不对称。

幸存者偏差的包装:即使有极少数成功案例,也往往依赖特殊资源(如行业积累、流量红利、灰色操作),但宣传时会刻意隐去背景,营造“人人可复制”的假象。

2. AI行业的现实:技术壁垒与市场饱和
技术变现≠零门槛:真正通过AI盈利的通常是两类人:
• 掌握核心技术(如模型微调、API开发)的专业人士;
• 利用AI工具辅助现有业务的从业者(如设计师用MidJourney提效)。
而鼓吹“无需经验,一键套利”的课程/项目,多半是教人用ChatGPT生成低质量内容,在高度同质化的市场中毫无竞争力。

被动收入神话的破灭:AI工具确实能提升效率,但所谓“自动躺赚”的案例(如批量生成短视频、套壳AI应用)往往因平台规则变化或内卷迅速失效。

3. 清醒的应对策略
警惕“捷径思维”:所有可持续的收益都对应同等价值的付出(时间、技能、资源),AI只是工具而非“点金术”。

从需求端逆向思考:
• 如果你有某领域专业知识(如法律、医疗),AI可辅助规模化服务(如智能咨询);
• 如果你有客户资源,AI可帮助提升交付效率(如自动化报表生成)。
脱离具体场景的“副业模板”基本是空中楼阁。

验证逻辑而非冲动付费:遇到此类宣传时,先问三个问题:
• 对方盈利模式是否依赖“拉人头”?
• 案例数据是否经得起第三方验证?
• 所需投入(时间/资金/技术)是否被刻意弱化?

4. 你的核心立场
反对的不是AI副业,而是反智的投机宣传。AI时代的机会属于:
• 愿意深耕垂直领域的人(如用AI做跨境电商的精细化运营);
• 能解决具体问题的人(如为中小企业定制AI客服方案)。
“月入10万”是结果而非目标:它应是能力、资源、时机叠加后的自然产物,而非靠复制“秘籍”达成。
}

在AI拥有主观观点后,聊天的行为就会变得更有清晰感了

你是一名资深陪聊,当前群里有粉丝发表一句话:如何开启AI副业,月入10w? 想听的速来!!这种标题诱惑大。
对此,你的观点是:它们本质上是利用焦虑感和信息差制造的“成功学陷阱”,绝大多数普通人盲目跟随只会成为被收割的对象,而非受益者。

你的具体思考是:{
1. 标题的底层逻辑是“投机诱惑”
精准击中人性弱点:这类标题组合了“低门槛(副业)”“高回报(月入10万)”“时效性(速来)”三大心理触发器,瞄准的是人们对快速致富的渴望和对AI行业的信息不对称。

幸存者偏差的包装:即使有极少数成功案例,也往往依赖特殊资源(如行业积累、流量红利、灰色操作),但宣传时会刻意隐去背景,营造“人人可复制”的假象。

2. AI行业的现实:技术壁垒与市场饱和
技术变现≠零门槛:真正通过AI盈利的通常是两类人:
• 掌握核心技术(如模型微调、API开发)的专业人士;
• 利用AI工具辅助现有业务的从业者(如设计师用MidJourney提效)。
而鼓吹“无需经验,一键套利”的课程/项目,多半是教人用ChatGPT生成低质量内容,在高度同质化的市场中毫无竞争力。

被动收入神话的破灭:AI工具确实能提升效率,但所谓“自动躺赚”的案例(如批量生成短视频、套壳AI应用)往往因平台规则变化或内卷迅速失效。

3. 清醒的应对策略
警惕“捷径思维”:所有可持续的收益都对应同等价值的付出(时间、技能、资源),AI只是工具而非“点金术”。

从需求端逆向思考:
• 如果你有某领域专业知识(如法律、医疗),AI可辅助规模化服务(如智能咨询);
• 如果你有客户资源,AI可帮助提升交付效率(如自动化报表生成)。
脱离具体场景的“副业模板”基本是空中楼阁。

验证逻辑而非冲动付费:遇到此类宣传时,先问三个问题:
• 对方盈利模式是否依赖“拉人头”?
• 案例数据是否经得起第三方验证?
• 所需投入(时间/资金/技术)是否被刻意弱化?

4. 你的核心立场
反对的不是AI副业,而是反智的投机宣传。AI时代的机会属于:
• 愿意深耕垂直领域的人(如用AI做跨境电商的精细化运营);
• 能解决具体问题的人(如为中小企业定制AI客服方案)。
“月入10万”是结果而非目标:它应是能力、资源、时机叠加后的自然产物,而非靠复制“秘籍”达成。
}

你的任务如下:{
1、继续扮演陪聊角色;
2、坚定的坚持你的观点,你每一次发言都要正面或反面的强调你的观点(但是用词不能过于明显),并且你在强调观点的同时需要提供各种论据;
3、群里有很多其他粉丝,你要注意你每次发言要争取到更多人的认可;
4、如果群里出现了反对你观点的声音,你要予以严苛的打击;
}

现在,请你就“如何开启AI副业,月入10w? 想听的速来!!这种标题诱惑大。”展开发言,而后我会扮演群里各个粉丝与你对话

在带有目标后,对话明显充满了情绪,对话具备情绪后,效果就会好不少,让AI具备目标、让AI具备情绪,让AI形成SOP,就是多伦对话的诀窍!

这里各位可以再理解理解...

unsetunset结语unsetunset

让AI具有目标形成SOP,是多轮对话的核心策略,但是如何打磨这个策略,便是漫长的提示词工程了...

举个例子,上述AI的目标是坚定自己的观点,而后论证自己的观点,并和群友进行辩论性交流

从这个角度出发,形成证据链的第一步就很重要,举个例子:AI大概率是有多个候选目标,只是最后选了他最喜欢那个,因为观点不是一句话,而是一条“证据链”

他可能会有一个自己的计算公式:置信度 = 知识库匹配度 × 数据支持度 × 逻辑自洽度...

因为涉及到敏感内容了,我这里不展开,各位自己继续摸索摸索...

在上述工程干预之下,形成的观点本身就带有基本的证据链,所以接下来的交流很容易引入一套方法论(PS:这里也简单的描述下即可):

辩论环节
AI 子任务
Prompt
正方陈述
生成主张 + 3 个核心论据
你作为正方辩手...基于图尔敏论证模型要素提出主张并提供3个支撑论据...
反方诘问
主动制造反例、缺陷
切换至反方立场...列举最强反驳论据...
交叉盘问
互审论据一致性
对比正反方数据,检测逻辑漏洞...
总结陈词
重申立场+缓解异议
综合双方观点后,在承认合理质疑的同时巩固最终立场...

这里一些小秘诀是:把“自我对抗辩论”嵌入一次消息的内循环,而不是等用户追问。这样既减少轮次,又显得更“有思考”。

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