日期: 2025 年 5 月 6 日

一文看懂任务型对话系统：从传统Pipeline到大模型驱动的End-to-End

作者

最近在做智能问答系统的项目，深感任务型对话系统从模块清晰的Pipeline架构发展为大模型驱动的End-to-End模式。文章全面介绍了任务型对话系统的概念、主流架构和应用场景，并探讨了未来大模型如何推动变革，如融合RAG架构、增强工具调用能力等。

影响大模型能力表现的因素，以及提示词在其中扮演的角色和工程化的作用和方法

作者

大模型的能力由多个因素决定，包括神经网络技术的发展、训练数据的选择与质量、模型结构的固有缺陷、以及微调等。提升大模型潜力的方法则涉及模型架构改进、算法选择、数据质量优化等多个方面。提示词工程是一种常用手段，通过调整提示词激发大模型潜力，促进其在特定任务上的表现。