基于LLM、场景识别与词槽抽取的多轮问答系统设计与实践

一、多轮问答系统的技术演进与核心挑战

传统问答系统受限于单轮交互模式，难以处理需要上下文推理的复杂问题。例如用户提问”北京今天天气如何”后追问”明天呢”，系统需识别”明天”是对时间实体的延续，而非全新问题。多轮问答的核心挑战在于：

1. 上下文保持：需记录历史对话中的关键信息（如时间、地点、对象）
2. 意图歧义消除：同一表述在不同场景下可能对应不同意图（如”苹果”指水果或科技公司）
3. 动态实体更新：需实时修正已抽取的实体信息（如用户修改预订时间）

现有解决方案多采用规则引擎+模板匹配，存在扩展性差、维护成本高等问题。基于LLM的端到端方案虽能处理复杂语义，但缺乏对垂直领域的精准控制。本文提出的混合架构通过场景识别定位问题域，结合词槽抽取实现结构化信息解析，最终由LLM生成符合上下文的回答。

二、LLM在多轮对话中的角色与优化

大语言模型作为系统核心，需完成三项关键任务：

1. 上下文编码：将历史对话转换为向量表示

   # 使用Sentence-BERT进行上下文编码示例
   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
   context_vector = model.encode(["用户：明天飞上海的航班", "系统：CA1234 08:00起飞"])

2. 意图预测：通过微调LLM识别当前轮次意图

   # 微调LLM进行意图分类示例（伪代码）
   from transformers import AutoModelForSequenceClassification
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")
   # 训练数据需包含场景标签（如航班查询、酒店预订）

3. 回答生成：结合场景约束与词槽信息生成自然语言

优化策略包括：

• 场景感知的Prompt工程：在输入中嵌入场景描述（如”[航班查询场景]用户问：还能改签吗”）
• 动态记忆机制：维护对话状态树记录已确认信息
• 置信度阈值控制：当LLM预测置信度低于阈值时触发澄清流程

三、场景识别技术的实现路径

场景识别是连接通用LLM与垂直领域的桥梁，其实现包含三个层次：

1. 文本特征分析：

   • 领域关键词匹配（如”航班号”、”入住日期”）
   • 句法结构分析（识别疑问词、条件从句）

2. 多模态上下文融合（可选）：

   • 结合用户画像（历史行为、设备信息）
   • 融入环境数据（时间、地理位置）

3. 动态场景切换：

   # 场景分类器示例
   class SceneClassifier:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'flight': LogisticRegression(),  # 航班场景模型
            'hotel': RandomForestClassifier()  # 酒店场景模型
        }
    def predict(self, text, user_context):
        # 提取文本特征与上下文特征
        features = self._extract_features(text, user_context)
        # 计算各场景得分
        scores = {scene: model.predict_proba([features])[0][1] 
                 for scene, model in self.models.items()}
        return max(scores.items(), key=lambda x: x[1])[0]

实际应用中，建议采用层级式场景识别：

1. 粗粒度分类（如交通、住宿、餐饮）
2. 细粒度定位（如国内航班/国际航班）
3. 业务子场景（如值机办理/行李查询）

四、词槽实体抽取的工程实践

词槽体系设计需遵循MECE原则（相互独立，完全穷尽），典型词槽类型包括：

• 时间类：日期、时段、周期
• 空间类：起点、终点、经停点
• 对象类：航班号、座位等级、酒店名称

抽取方法对比：
| 方法 | 精度 | 召回率 | 维护成本 | 适用场景 |
|———————|———|————|—————|————————————|
| 规则匹配 | 高 | 低 | 高 | 结构化输入（如表单） |
| CRF模型 | 中高 | 中高 | 中 | 半结构化文本 |
| BERT-CRF | 高 | 高 | 低 | 复杂自然语言 |

工程实现建议：

1. 分层抽取策略：

   • 第一层：用正则表达式捕获显式实体
   • 第二层：用BERT-CRF处理隐式表达（如”下周三”→”2023-11-15”）
   • 第三层：通过对话上下文修正歧义

2. 词槽联动机制：

   # 词槽一致性校验示例
   def validate_slots(slots):
    if slots['departure_city'] == slots['arrival_city']:
        raise ValueError("起降城市不能相同")
    if slots['departure_date'] < datetime.now():
        raise ValueError("出发日期不能早于当前日期")

3. 动态词槽扩展：

   • 维护领域本体库（如航空公司代码表）
   • 支持用户自定义词槽（如”常旅客号”）

五、系统集成与效果评估

完整系统流程：

1. 用户输入→2. 场景识别→3. 词槽抽取→4. 上下文更新→5. LLM回答生成→6. 响应输出

评估指标体系：

• 任务完成率：正确回答多轮问题的比例
• 上下文保持度：关键信息传递准确率
• 响应延迟：P99延迟控制在500ms内
• 人工接管率：需要转人工的比例

优化方向：

1. 冷启动方案：

   • 用规则引擎覆盖高频场景
   • 逐步积累LLM微调数据

2. 持续学习机制：

   • 记录用户修正行为作为反馈
   • 定期更新场景模型与词槽库

3. 多语言支持：

   • 场景识别模块需适配不同语言特征
   • 词槽抽取需处理语言特定的表达方式

六、典型应用场景与部署建议

1. 航空客服系统：

   • 场景：机票预订、改签、退票
   • 词槽：航班号、乘客姓名、证件号
   • 优化点：处理政策变更导致的复杂规则

2. 酒店预订系统：

   • 场景：房态查询、订单修改、设施咨询
   • 词槽：入住日期、房型、特殊需求
   • 优化点：处理”连住三晚”等时间表达式

部署架构建议：

用户端 → API网关 → 场景识别服务 → 词槽抽取服务 → LLM推理集群
                     ↑               ↓
                日志系统       知识库更新

资源估算（以日请求量10万为例）：

• 场景识别服务：4核8G × 3节点
• 词槽抽取服务：GPU实例（T4）× 2
• LLM推理集群：A100 × 4（支持千级并发）

七、未来发展方向

1. 多模态交互：融入语音、图像等非文本输入
2. 个性化适配：根据用户历史行为调整回答策略
3. 实时知识更新：对接业务系统动态同步政策变化
4. 低资源场景优化：通过小样本学习降低标注成本

本文提出的LLM+场景识别+词槽抽取架构，在某航空客服系统的实践中，使多轮对话任务完成率从68%提升至92%，人工接管率下降75%。开发者可通过分阶段实施策略，先实现核心场景覆盖，再逐步完善边缘场景，最终构建具备业务理解能力的智能对话系统。