Agent上下文学习实战指南：从零构建智能对话系统

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想象一个电商客服场景：

用户：这个手机有红色版本吗？客服：有的，库存充足
用户：它多少钱？← 这里的 "它" 指什么？

传统机器人会直接报出所有手机价格，因为无法关联上文中的 ” 红色版本手机 ”。这就是典型的 上下文断裂 问题，会导致：

指代消解失败（它 / 那个 / 上次说的）
多轮对话状态丢失（购物车→支付流程）
话题跳跃误判（突然询问运费却得到产品参数）

方案类型	维护成本	准确率	响应延迟	适用场景
规则模板	高	40%-60%	<50ms	固定流程（密码重置）
RNN 序列建模	中	65%-75%	100-300ms	简单多轮对话
Transformer	低	80%-95%	200-500ms	开放域复杂对话

使用 Sentence-BERT 将对话片段转化为向量：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# NOTE: 选择轻量级模型平衡性能与速度
encoder = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')

def get_embedding(text):
    return encoder.encode(text, convert_to_tensor=True)

通过权重分配突出相关历史对话：

import torch
import torch.nn.functional as F

# current_input: 当前用户语句嵌入
# history: 历史对话嵌入列表

def attention_layer(current_input, history):
    keys = torch.stack(history)
    query = current_input.unsqueeze(0)

    # NOTE: 缩放点积注意力机制
    weights = F.softmax(torch.matmul(query, keys.T) / torch.sqrt(torch.tensor(keys.shape[1])), dim=-1)
    context = torch.sum(weights * keys, dim=0)
    return context

from enum import Enum

class DialogState(Enum):
    GREETING = 0
    PRODUCT_QUERY = 1
    PRICE_CONFIRM = 2
    CHECKOUT = 3

class DialogAgent:
    def __init__(self):
        self.state = DialogState.GREETING
        self.context = []

    def update_state(self, user_input):
        # NOTE: 基于规则 + 语义相似度的混合状态判断
        emb = get_embedding(user_input)
        if len(self.context) > 0:
            context_vec = attention_layer(emb, self.context)
        else:
            context_vec = emb

        # 状态转移逻辑...

import weakref

class DialogSession:
    def __init__(self):
        self._data = {}
        self._finalizer = weakref.finalize(self, self._cleanup)

    def _cleanup(self):
        print(f"释放会话资源")
        # 清理数据库连接等资源