虎嗅 17小时前
为什么AI多轮对话总是那么傻?
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文章探讨了AI多轮对话的难点,指出当前模型在上下文保持、意图理解和话题切换方面存在局限性。作者认为,要实现流畅的多轮对话,关键在于设计SOP(标准操作程序),即为AI设定明确的目标,并提供方法论指导。文章通过一个案例展示了如何让AI在特定情境下表达观点、论证观点并与用户互动,强调了目标设定、情绪赋予和SOP构建在提升多轮对话效果中的重要性。

🤔 多轮对话的挑战:当前AI在多轮对话中面临上下文遗忘、代词错误关联、意图偏移和话题切换等问题,导致对话效果不佳。

🎯 SOP设计的核心:为了改善多轮对话,需要进行SOP设计,即为AI设定明确的目标,并提供方法论指导,以确保AI能够按照预定的流程进行对话。

💡 AI目标与观点:文章举例说明,通过给AI设定目标,例如在讨论“AI副业”话题时,AI可以表达自己的观点,并提供论据来支持其观点。

🗣️ 辩论性交流:通过引导AI在对话中坚持自己的观点,并与用户进行辩论性交流,可以增强对话的情绪性和互动性,提升用户体验。

上一篇文章,我们得出了一般选手应该如何入门AI应用领域的路径:

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,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,其实也更多是一问一答的模式。

一般用户在使用产品的时候,当面临新问题的时候,会刻意地新开窗口,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……

而在模型对话的过程中,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的聊天习惯。

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

以我之前做的一个客服类产品数据为例,对话轮次越多,效果越差:

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。

SOP设计

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,所以在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!!这种标题的诱惑很大。

AI应该作何反应呢?关于AI如何反应,这就是SOP应该解决的问题,这里最简单的提示词是:

你的角色是一名资深陪聊,你总能让话题很好地继续下去;

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输出的营养越来越少,这甚至让我感到烦躁:

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!!这种标题诱惑很大。

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”“高回报”“时效性”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,但宣传时会刻意隐去背景,营造出“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:


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,AI只是工具而非“点金术”。


从需求端逆向思考:

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:

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:


“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!!这种标题诱惑力很大。

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”“高回报”“时效性”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,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:


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,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,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:

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:

“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. 坚定地坚持你的观点,你每一次发言都要正面或反面的强调你的观点,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!!这种标题诱惑力很大。”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,就是多轮对话的诀窍!

这里各位可以再理解理解……

结语

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大概率有多个候选目标,只是最后选了它最喜欢的那个,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……

因为涉及敏感内容了,我在这里就不展开了,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:

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”。

至于具体如何打磨这套工程,大家再沿着这个思路思考下吧,以上就是AI多轮对话的一些诀窍!

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