OPPO 对话式 AI 助手小布演进之路

一说就错

?导读：本文将引见 OPPO 对话式 AI 助手小布的技术演进之路，以及小布对话技术团队在这一过程当中的思考和理论。
本次分享次要包孕下列四个部份:
第一部份，简略回顾 AI 助手的开展历史，让大家更有代入感第二部份，引见小布产品，让大家对小布的业务配景有根本理解第三部份，引见小布近四年来开展演进的状况，以及在此过程当中研发团队的思考和理论计划第四部份，对将来进行瞻望，也但愿和大家有更多的交流分享佳宾｜杨振宇博士 OPPO小布智能核心 认知计算技术担任人
编纂整顿｜田育珍 猿辅导
出品社区｜DataFun
01
AI 助手历史回顾
第一部份，首先回顾一下 AI 助手的开展历史。


这里援用了清华大学黄民烈教师分享的总结资料，他也是小布学术参谋委员会的中心成员之一。
从上图中能够看到，对话助手的开展历史十分悠长。早在 1966 年 MIT 开发了基于规定驱动的零碎，面向心思征询场景。20十一 年，苹果公布了 Siri，在工业界惹起了普遍关注，是一个首要里程碑。微软 2014 年推出小冰，主打智能聊天，后续也裁减了各种好玩的技巧。近几年跟着大范围训练技术的开展，谷歌、Facebook、百度等头部玩家都公布了基于大范围预训练的端到端对话模型，将凋谢域对话的才能程度推向新高度。目前在一些产品上，大模型的聊天程度在特定场景下曾经不逊于人类表示，十分惊艳。


AI助手这个标的目的的用户和从业者很容易受科幻大片的影响，在心里种下超能 AI助手的影子。前一段时间还在和共事探讨这个问题，好比很早很早以前有一部美剧叫《霹雳游侠》，男主有一辆特别厉害的车，具有可谓完善的自动驾驶和AI助理功用，男配角和他的车一同穿越在各种险境之中惩奸除恶，特别让人艳羡。而后此外两个典型的超级 AI 助理大家应该都十分相熟了，钢铁侠的贾维斯和超能特战队的大白。这些科幻片虽然夸大，但仍是十分明晰地描画了 AI 助手这个标的目的的梦想。
与此同时，这也会带来一些费事，用户全被科幻片教育了，而后当发现梦想和理想的微小差距的时分，都忍不住骂一句“智障”！这也是在这个标的目的常常要面对的为难，然而梦想一定会完成的，并且跟着近几年技术的高速开展让它变得愈来愈可期待。
02
小布的降生
接上去对小布助手的配景进行引见。


小布助手是面向 OPPO 团体公司下的 3 个品牌手机和 IoT 装备打造的新一代AI助手。你彻底能够把它类比成苹果装备上的Siri，只不外它目前是专门为 OPPO 自家的装备办事的。
那末小布助手能帮用户做甚么呢？经过小布助手，咱们但愿可以在用户和装备之间建设一种对话式的衔接，让用户使用装备和办事更便利。目前小布曾经反对的技巧包罗操作管制类的、影音文娱类的、糊口办事类的、信息查问类的、智能聊天等，掩盖了行业内常见的一切对话技巧。


这是小布的生长记载。
最先这个产品是 2019 年开始上线，先是手机，而后是手表、电视等更多装备。在去年 2 月份月活冲破 1 个亿，这是一个十分首要的里程碑。而后去年 10 月份，开始往多模态标的目的开展。到往年 8 月份的时分，咱们公布了一个大版本 4.0，有更多的新功用上线。


这是目前小布助手的中心数据。
宏大的用户范围是这个产品的次要特点之一，目前曾经掩盖了 3 亿的用户，最新月活也达到 1.4 亿，每月有 30 亿次以上的交互量。
固然，这么大的用户量和交互量也给技术的任务带来了得多应战，前面会具体引见。
03
小布的演进
这部份重点引见过往几年在打造小布助手的过程当中咱们有哪些思考，以及针对这些思考所做的详细理论。
1. 小布演进的思绪


针对小布的用户，咱们的产品经理做过得多调研、访谈和剖析。数据标明用户的需要是十分多样的，掩盖了得多差别化的场景。假如将需要从根底到高阶的形式分层，能够分为三个档次：
第一层次要解决效力问题，但愿能便利、快捷地帮忙用户实现日常的简略工作。好比：零碎的操作管制、定闹钟、设置日程等。重视任务效力的用户会对比喜爱这种的功用。第二层中除了简略的操作以外，但愿零碎能够更智能，更好地理解用户的习气、偏好，知道用户对哪些内容感兴致。除了主动的交互以外，但愿零碎能够给用户被动的推送。在第三层但愿零碎跟人同样，像以前提到的拟人化的交互，知足用户的情感需要。好比，在用户对比郁闷的时分能够陪用户聊聊天；乃至能够成为用户的知心敌人，在用户不开心的时分给他一些宽慰和激励。这其中有些需要是当下技术彻底能够做到的，也有一些很难做好。受科幻片的影响，有不少用户对机器人的预期很高，这也为构建用户满意的产品带来很大应战。
小布的演进思绪，大抵能够了解成从技巧建立到反智障，再从反智障到懂用户这样的门路。最根底的是你得有足够丰硕的技巧，能帮用户做各种各样的事，特别是得能反对刚需的场景。而后是得让用户感触到智能性，不克不及有太多的低级缺点，不克不及太“智障”。最初还得让用户感觉你懂他，给他提供的办事是合适他的，也能和他聊得上来，建设某种情感链接。
前面的内容次要环抱小布的技巧建立、反智障的计划、让小布更懂用户这几部份展开。
2. 小布演进-技巧建立


上图是小布目前已有的技巧概略。目前小布有 300 多个技巧，对应 2500 多个细分用意。从技巧维度来看，技巧量不算多。但实在场景中，技巧对应的用户量会呈现十分显著的头部效应，这 300 多个技巧曾经掩盖了 95% 以上的用户需要。咱们但愿经过凋谢平台的方式让更多开发者以低本钱的形式自助接入和建立更多技巧。


从技巧种别来看，次要包孕指令型、信息获得类、常识依赖类、聊天类、文字游戏类等。
在手机上，指令类的技巧相对于刚需，它能够解决用户对效力的诉求，对用户帮忙很大。好比用户在手机上装置了得多 APP、或手机的一些入口对比深的设置项，经过语音中转的形式能够便利用户更疾速触达功用点。在电视类装备上，音乐、影视点播技巧对比刚需。一方面，遥控器会容易找不到；此外，遥控器输出法个别都不太好用，输出对比费力。语音的形式关于找片、搜片会特别便利。凋谢域的聊天和常识问答的交互量很大，难度也对比高。用户的需要会对比发散，规模也对比广。这部份就会对比难处置，前面也会引见这部份的任务。


接上去引见一下在技巧建立过程当中面临的难点。特别是在叠加范围效应当前，会让问题变得更为辣手。举几个例子：
第一个是语义了解。这个问标题问题前尚无完善的解决计划，当面临少量用户书面语化的表白时，总会泛起各种各样的 Badcase，这一点置信长时间做 NLP 技术研发的火伴可能都有领会。第二个是凋谢域对话规模对比广。这里次要是指聊天和常识问答。关于聊天，用户但愿你能解闷，还但愿你能刺激人，乃至但愿你能陪它玩；常识问答包孕的畛域也很广，甚么问题均可能被问到，好比以小布为例，每月能采集到的不重样的问题失掉千万级以上，十分的发散和长尾。第三个是成果优化高度依赖人工。对话交互不像搜寻、保举场景，能够疾速采集高品质的反馈数据造成闭环，高效实现优化。有一句调侃AI的玩笑，“有多少人工，就有多少智能”。虽然是玩笑调侃，但在对话的场景中也部份反映了目前的实在现状。第四个关于海量用户，需求斟酌模型的运用本钱。目前模型的参数量像是关上了潘多拉魔盒，参数量百尺竿头，量级从亿级到十亿、百亿、万亿级别。但运用这些模型进行推理的本钱是很高的。假如这些问题未能失掉解决，运用繁杂模型的本钱仍是十分高的。后面提到的这些是咱们领会对比深的在技巧建立中需求解决的困难。针对其中的部份问题，我也会侧重引见一下小布在演进过程当中积攒的一些理论计划。


以前提到的零碎开关、APP 管制均可以经过指令型技巧实现。这种技巧的特征是用户 Query 的自身包孕了对比丰硕的语义信息和信号，有对比强的信息输出将其构造化为用意和槽位。另外，用意和槽位之间也有对比强的关联瓜葛。咱们采用了融会规定和多工作深度学习的计划。一方面，经过规定升高一些计算量的开消。算法关于规范问法的辨认精确率是十分高的。另外一方面，引入多工作的深度学习模型也会统筹用意和槽位的关联。这也是一个经典的解决计划，能够很好的解决误差累计的问题，可以取得更好的成果。
结合小布实际的业务教训，使用数据驱动优化和对比完美的规定校验，再加深度学习的形式在指令型的技巧上根本能够做到 95% 以上乃至更高的的召准率。


第二类是常识依赖型的技巧，好比刚刚提到的音乐、影视等技巧。单从用户 Query很难判别该 Query 属于哪一个技巧。这种 Query 包孕的实体信息有它本人的常识属性，在断定常识所属的种别之后，能力精确断定该 Query 所对应的技巧。
好比，用户说“你帮我放个原枪弹”或“你帮我放个炸弹”。没有配景信息的话，很难判别对应的技巧。“原枪弹”和“炸弹”都是歌曲的名字。针对这些问题，咱们采取了先做实体辨认和链接，后做用意辨认判别的计划，这样能够无效的融会常识，终究获取更精准的后果。


接上去引见两个凋谢域的场景。
凋谢域常识问答场景占到小布交互量的 15% 摆布，属于对比刚需的场景。常识问答能够看成搜寻引擎的一种终极状态的冀望。它能够间接给用户冗长精准的谜底，这也是用户使用它的缘故之一。针对这类凋谢域的常识问答问题，咱们将其拆分为几个不同的场景进行处置。
第一种是相对于对比关闭的问题，好比：星座、交通限行相干的问题。这种问标题问题前是经过定制技巧来解决的，成果相对于也会更可控一些。第二类是事实型的对比主观的凋谢型问题，好比：问东京奥运会金牌得主是谁？这类咱们是经过自建的常识图谱，以及对一些构造化问题的解析转化成图谱来完成。这类形式的优点是能够把谜底做的特别精准。目前零碎反对简略的单跳和繁杂的多跳场景。第三种最繁杂，属于既凋谢又对比长尾的问题。目前经过检索式、结合常识库的形式来解决。在这类状况下，常识库的构建就十分首要。除了人工构建，咱们采取一些半自动化挖掘的计划，好比基于语义了解的一些计划。从去年开始，咱们也引入了一些基于生成式大模型的计划探究，但愿更高效的构建常识库，且发生的常识库的内容也更优质。


此外一个凋谢域的场景是聊天。在手机装备上，智能聊天是占比最高的需要。一方面是由于用户喜爱调侃语音助手，尤为是一些新用户。另外一方面，聊天贯通在对话的全部过程当中，在某种水平上是对话的光滑剂。有部份用户会有倾吐的需要，不便利跟四周的人说。他们但愿把小布当作树洞，经过这类更平安的形式来沟通。
针对聊天场景，咱们使用了检索式、生成式以及记忆的形式融会的计划。检索式大家对比相熟，需求留意的是跟着近几年预训练模型的开展，在检索婚配的时分咱们引入了对比多的基于预训练大模型的计划，但愿能够把语义表征学习的更好一些，使得检索更精准。由于检索的规模是无限的，要把凋谢域做的对比好，生成式曾经必不成少。这里咱们采取了 UniLM 和 1vN 建模的模型，从而生成可控且相干的高品质的回复。这里对比大的危险在于生成式的平安性。针对这个问题，咱们做了得多 Query 平安性、谜底平安性、Query 和谜底组合平安性的管制机制。
为了让聊天变得更乏味、有用，咱们特别研发了记忆的才能，但愿在聊天的过程当中记住一些用户被动提供、或用户提到的一些信息，从而影响将来聊天的内容。目前小布曾经反对记忆得多信息，好比：地位、节日、记念日等，这部份的规模也在逐渐扩张。
3. 小布演进-反智障


接上去引见一下对话助手建立不能不面对的问题，即：如何让AI助手表示得不那末智障。这外面的次要问题就是：关于任何一个很小的低级过错，在实际用户体验中均可能会被缩小，尤为是小布这类用户体量十分大的 C端产品。要外行业中存活上去，让零碎拥有反智障的才能是十分首要的。


针对反智障，咱们的第一个抓手是技术降级，由于它能够带来大影响面的成果晋升。后面提到小布降生的对比晚，在 2018、2019 年这个时间阶段，过后深度学习在 NLP 畛域的运用曾经十分成熟，所以小布的技术体系也是以深度学习为主。由于小布的全部技术没有传统的历史包袱，技术降级也会相对于容易一些。这几年预训练的开展给技术降级带来了红利，咱们也建立了从一亿到十亿的大参数模型的落地，从而增进小布在言语了解、泛化才能的晋升，防止对比低级的问题。


模型包孕多工作解码的设计，从而对上游的适配性更强。此外，在通用语料的根底上，咱们叠加了特定畛域对话的语料对模型进行继续的预训练。另外，咱们斟酌了常识加强这个标的目的，使得模型对常识有更好的了解。在常识加强这个方面咱们也会斟酌用户提到的实体相干的信息，将实体的信息关联到实体相干的百科内容中，让模型在常识了解做的更好。
这里重点引见一上面对少量用户发生的交互流量如何管制大模型落地本钱。不然，技术降级只能作为试点技术，不克不及进行大范围的推行。针对这一问题，咱们引入了一致表征的落中央案。在实际运用时，主干网络只计算一次。在上游运用时，主干网络的计算后果只需求微调多数的档次，就能在成果没有太大损失的状况下取的差未几的收益。这其实就是结构大模型的一次推理，同时解决上游 N 个工作应用的问题。计算量大略能够勤俭75%摆布，这样模型落地就不会有太大的问题。这也是咱们的预训练和晋升反智障才能在工程落中央面做的重点事项。


在大模型实际落地运用的成果方面，为用意辨认标的目的带来 2% 的品质晋升；在常识问答标的目的带来的晋升更大，有 4%。咱们也会关注模型在同行业的竞争力，总体成果仍是对比满意的，特别是限度在能够工业化大范围运用，参数在十亿级下列范围的体量下，模型的成果是很好的。


第二个反智障的动作是自主缺点发现与优化。在实际的工业运用中，AI 助手的交互环境是十分繁杂的，这会给语音辨认和语义了解带来很大的应战。对这种问题应答的欠好，就会让用户感觉助手很不智能。另外一方面，只管没有特别好的形式来获取间接的用户反馈，咱们但愿将 Case 采集更为自动化，整个依赖人工会致使效力低下。以前做过数据统计，只管小布有表里部多集体工采集渠道，但半年时间只积攒了几百个 Case，这对产品优化是远远不敷的。迫切需求探究新的技术，好比半自动化、自动化的技术让缺点的发现和修复变得高效。


这里举两个收益对比大的理论案例：
第一个是结合语音语义联结的有效交互的拒识。用户在使用小布助手的时分，配景通常不是特别平静的，这外面会有得多环境乐音带来的有效输出。假如不合错误这种乐音进行辨认和处置，就会致使助手的响应不成预期。由于噪声对应的用意是不真正的，不论做出甚么样的响应都是分歧适的。另外，在得多状况下，经过噪声辨认出来的文字，人类都很难了解其对应的用意，机器去了解和响应就更难题了。因此，斟酌从源头对乐音数据进行辨认，并回绝乐音数据。针对这一问题，咱们引入语音 ASR 辨认的文本信息作为输出进行联结建模，更精准的过滤有效输出。咱们尝试过独自文本的计划，受限于数据的损失，独自文本与多模态联结建模成果有较大的差距。第二个是自动化语义缺点挖掘与修复。但愿综合利用语义、非语义的信号，自动辨认出助手回答错的问题，经过半自动化、自动化的形式让缺点修复更为高效。咱们设计了全套缺点挖掘和优化的流程，借助半监视、被动学习的优化伎俩，挖掘召回存在误判的 Case，推动其进行校验和优化，这能够让零碎进入良性循环。目前掩盖 85% 以上的技巧，掩盖用意辨认问题量的 48%，这类形式比人工优化效力高了两个数量级。4. 小布演进-懂用户


以上是反智障的一些任务。第三部份是怎么更好的懂用户，这是最难的，也是将来最有想象空间的。懂用户包罗，懂用户的属性、用户的行动以及用户的情感。但愿经过懂用户给用户带来更贴心的产品体验，以为这个助手是为他打造的。同时，经过晋升用户对助手的信赖感，减少用户粘性。有了用户的信赖感和粘性后，将来助手才会有更大的开展后劲。


小布在懂用户方面还在继续的开展中，目前掩盖根本属性，针对这些属性小布也能够做到记忆、提示和影响后续部份对话交互的进程。总体还需求进一步的深化挖掘，这也是咱们将来开展的重点标的目的之一。


另外，在懂用户行动方面，咱们也曾经做了一些探究和理论。好比，咱们发现有些用户在需要未知足时会经过换不同的说法、廓清的形式但愿助手更了解本人；有些用户会在小布出错的时分骂他，给小布负向反馈；也有用户会在小布很好实现工作时给小布正向的鼓励反馈，对小布说谢谢或夸奖。咱们理解到不同用户的行动后，也针对不同的用户行动做反馈，晋升小布的了解才能。
针对重复廓清的用户，咱们完成了自动化离线学习外加在线廓清的计划用来完成和知足用户需要。经过廓清的形式，猜测用户用意，终究帮忙用户达成诉求。这不只对以后用户是无效的，对类似的用户场景也是通用的。
针对用户的批判和表彰，咱们也制订了小布的口碑满意度体系，升高用户对小布的不满，晋升用户满意度。


懂用户此外一个首要的维度是和用户共情。针对这一标的目的，小布做了一些情感引擎和情感了解的任务，辨认和跟踪用户的情感变动，为用户提供情感关心方面的交互。目前还处于对比高级的阶段。总的来讲，在技术层面上了解用户情感是相对于可控的。但如安在了解的根底上交互让用户感触更好，这一课题还需求更多的探究。


另外，无理解用户的潜伏需要方面，咱们也但愿有更多的任务落地。好比，用户反馈被打了或者被批判了。咱们但愿能够经过交互的形式粗浅的挖到面前的缘故，结合缘故再使用交互的形式去知足用户的潜伏需要，从而对用户有一些引导。
04
将来瞻望
以上就是小布演进过程当中，咱们做的思考和理论。AI 助手目前在十分高速的开展中，假如大家关注到一些顶级会谈论文钻研标的目的的散布，会发现对话助手相干的钻研是十分活泼的。这里对将来 AI 助手的将来标的目的做一个简略的瞻望。


首先，AI 助手掩盖的装备载体愈来愈丰硕。从用户角度来看，具有多装备的用户也愈来愈广泛。在做好单装备体验的同时，咱们置信多端融会也会是 AI 助手的趋向之一。经过 AI 助手完成更好的跨端协同智能，在协同体验 AI 助手会有更强的竞争力。
在产品状态层面，目前产品曾经从传统的语音、语义的形式转向多模态数字人的标的目的演进，目前多模态也是必定的开展趋向。小布在多模态虚构人标的目的也有一些落地，如：虚构人直播带货、播报天气、播报旧事。实际上也吸引了得多用户的关注，虚构人的交互形式自然让用户的感知更显著。
除了内在表示，咱们以为外在的灵魂一样首要。完善的 AI 助手需求无情感，有记忆，有观念。助手需求逐步生长，值得信任。所以咱们以为人格化也是将来的趋向。


除了刚提到的技巧建立的根底体验，以及反智障、懂用户这类继续的晋升以外，咱们但愿小布助手无理论上有继续的开展。好比，借助于情感引擎、拟人对话才能等各方面的技术，给用户提供有自我的 AI 助手，成为用户贴心的火伴。


最初想说一下，在 AI 助手这个标的目的，阅历了从初期的客服机器人到全能型智能助手，再到多模态虚构机器人的变动。AI 助手在车载、电视、智能家居等各个场景上被愈来愈普遍的运用和接收。跟着装备互联互通逐步成熟，智能助手也缓缓迎来了本人最佳的开展时机。在这些复合场景下，AI 助手的价值可以带来更好的体验。置信将来在万物互融的场景下，AI 助手会开展的愈来愈好。
以上就是 OPPO 对话式AI 助手小布技术演进之路的分享，十分感激大家的时间！期待与大家一同交流！
05
问答环节
Q1：怎么用模型做好跨域的多工作指令？好比，播放周杰伦的双截棍，并调大一点声响。
A1：咱们做过一些探究，但起初发现这类说法对比长，用户实际表白时会有一些难度，掩盖面不是得多。但从技术来看，这个问题是无意义的。咱们探究过两种不同的计划：
计划1：对用户的query进行解耦，把它进行改写。即：把复合指令拆解为多个单指令，单个进行解决。计划2：端到真个计划，在工作设计时，斟酌到多种用意和槽位耦合的状况。在建模时提取query中包孕的信息的用意和槽位。基于构造化的信息，追求最优化的门路，掩盖知足组合的指令。掌管人：小度、谷歌以前也遇到一样的问题，这个次要的难点是得多用意组合在一同后语料会对比稠密。
Q2：用意辨认时如何区别闲谈和工作型对话？
A2：工作型的query是对比好区别的，由于得多工作型的对话是关闭的。闲谈的界限十分难肯定，咱们当初采取的计划是由前置的天然言语了解模块（NLU）对工作和闲谈分别做辨认。工作型的断定会更精准一些；闲谈的对应酬这种高频的闲谈会更精确一些，但咱们但愿它的召回更强一些。两个方面都做辨认后，后置会去做融会排序，结合一些先验的教训，好比：咱们自然以为工作型判别更精准一些，因此工作型的断定优先级会更高。在融会排序时，会将断定优先给就任务型。当工作型未掩盖时，有一些会流转到闲谈进行兜底用意辨认。固然，像应酬类的高精准辨认的闲谈，能够和工作类型用意的断定做相信度竞争，防止数据分类太倾向工作型。
掌管人：在小度理论中对比难的并不是闲谈和工作，而是闲谈和信息问答。这两个都是凋谢域的对话，区别会更为难题。目前小度闲谈中有生成式的回答，甚么类型的问答都能接住。这会致使闲谈型和信息问答更难区别。
Q3：在检索式召回中，是不是需求对畛域的内容进行finetune?在不足反馈的状况下，是不是有好的冷启动的计划？
A3：目前小布在常识问答和闲谈场景都有用到检索召回。按照咱们的理论教训来看，是需求finetune的，需求做一些特定数据的加强。
预训练能够让冷启动的本钱更低。预训练没有标注的语料本钱不是很高，加之这些语料对解锁语义表征能起到很好的作用。
Q4：以后是不是次要依赖于数据标注？
A4：十分坦白来说，的确依赖数据标注。但我置信将来的标的目的，包罗咱们当初做的一些尝试，都曾经在往依赖标注数据对比少的形式后退。这么做一方面是因为标注本钱，另外一方面也是由于标注不克不及解决一切的问题。全部零碎的迭代会跟着零碎的深化和技巧的减少，用意打架以及界限不明晰的景象会愈来愈难解。此外一个对比好的趋向是预训练会升高对标注数据的依赖。
总结一下就是，目前对标注的依赖还很重；但到了深水区，标注不克不及解决一切的问题。因此还需求探究新的计划，像明天分享提到的自主的发现一些缺点、一些隐式的信号，并对其进行修复。
掌管人：这里我也给大家一些决心。大家有一个共鸣：冷启动的类目，尤为是没上到线上的类目，的确对比依赖数据的标注。咱们得多大模型会有得多pretrain迁徙学习，但到了以后特别的畛域下，会依赖数据标注。
但目前小布、小度包罗业内的一些公司都会去做一些自学习的探究。得多公布到线上的，对人工的标注会依赖的对比少，这部份能够经过用户的反馈来学习。这仍是能够给大家一些决心的。
Q5：针对跨工作多轮指代消解，有无好的计划？好比，先讯问我的会议是哪天？机器人回答之后，用户再接着问，那天的天气怎样？
A5：针对多轮指代有两种战略：
第一种是结合上下文，用深度学习端到真个形式做指代消解。这个在前几年好像成果没那末好。但按照咱们的理论、鉴戒行业教训、学术论文，咱们发现端到真个指代消解在以后的时间节点曾经做的蛮不错了，能够把以后的query复原成上下文有关的query进行处置。能够用端到端指代消解的计划斗胆的进行尝试。我的教训感觉这类形式曾经十分可行了，咱们也有实际的上线。此外一种是按照形态信息做一些承继和切换，能够知道以后query构造化之后需求哪些信息，这些信息是不是能够从前文的交互内容中找到并填充到query中。这类形式会更倾向于规定和战略。我会更倾向于前一种形式，通过近一两年的理论，我感觉这个问题曾经不太大了。
明天的分享就到这里，谢谢大家。
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