對話語境是指對話的流動和脈絡。它由對話發生的情境、說話者的關係、對話的目的等多種因素構成。要進行有效的溝通，就必須準確地理解對話語境。 因為這樣才能更好地理解對方的話語，並做出適當的回應。

提高對話語境理解的方法包括以下幾種：

了解對方的背景

了解對方的年齡、性別、職業、興趣等，可以更好地理解對話的語境。

了解情境

仔細觀察對話發生的場所、時間、氛圍等情境也很重要。

注意非語言線索

對方的表情、語氣、姿勢等非語言因素也有助於理解對話的語境。

利用反饋

通過觀察對方的反應，確認自己的信息是否傳達到位，也有助於理解語境。
正確地理解對話語境可以促進與對方的溝通順暢，減少誤解和衝突的可能性。因此，在有效的溝通中，對話語境的理解至關重要。

那麼，在聊天機器人中的對話語境是什麼呢？

示例 1

• 說話者：今天天氣怎麼樣？
• 機器人：今天天氣晴朗。
• 說話者：明天呢？
• 機器人：明天天氣晴朗。

示例 2

• 說話者：明天呢？
• 機器人：明天是什麼？ （※ 參考：Siri 會告知明天的行程安排）
• 說話者：問你天氣好不好
• 機器人：明天天氣晴朗。

像這樣將前后的對話串聯起來，保持連續性，這就是對話的語境。

舉另外一個例子，去汽車修理店說「壞了」，機器人無法判斷是什麼壞了。這種情況下，機器人只能反問「哪裡壞了？」，或者只能進行全面的檢查。

最終，如果前面的話語含糊不清，就需要通過反問來引導用戶最終得到想要的答案。

聊天機器人如何理解對話語境？

對話記錄分析：分析之前的對話內容，推斷語境。

語言理解：利用自然語言處理技術，準確地理解句子的意思。

多模態輸入應用：綜合分析文本、圖像、聲音等多種輸入。 (前面提到的 人與人之間的對話語境中 注意非語言線索的原因正是因為僅靠文本解釋存在局限性。)

對話語境的理解對於聊天機器人提升自然對話能力至關重要。這讓用戶可以獲得更好的體驗。隨著聊天機器人技術的發展， 對話語境的理解能力有望不斷提高。

❗使用聊天機器人構建器製作聊天機器人時？

在製作機器人的過程中，也需要充分考慮如何處理用戶的廣泛問題，並利用好 Context 功能。聊天機器人構建器通常提供 Context 功能， 對於需要反問的廣泛問題，需要人工逐一設置和連接。這樣才能找到更符合說話者期望的答案。

❗使用生成式 AI 製作聊天機器人時？

可以保存多少對話語境會影響機器人的能力。因此，在某些特定信息輸入時，會建立獨立的數據庫來保存信息。例如，保存用戶的愛好是滑雪， 喜歡旅行等信息，而對話語境本身則會被刪除。這是因為保存過多的對話量會遇到限制。在需要的時候，可以根據保存的數據庫內容， 在提問或對話過程中提取相關信息。

示例 3

• 說話者：我喜歡冬天。
• 機器人：沒錯，您說過您的愛好是滑雪！今年去滑雪了嗎？