在聊天机器人的领域，曾经存在着一个显著的问题。开发者需要从零开始构建聊天机器人，而他们手头的工具有限，只包括自然语言理解（NLU，包括意图和实体）、对话流程以及响应消息。

在传统聊天机器人中，唯一基于机器学习和人工智能模型的部分是NLU，它必须依赖一个模型来预测用户的意图和实体。

而对话流程和响应消息则是建立在一种固定且硬编码的逻辑之上，就像是一个固定状态的机器。用户的输入会根据这个状态机来引导，就好像是穿越对话流程的迷宫一样。

当聊天机器人的开发者开始工作时，他们需要从一个空白画布开始，从头开始开发NLU、对话流程和脚本（文本复制）。这也正是为什么有人认为聊天机器人的开发领域存在严重的不足。

幸运的是，已经有一些尝试来解决这个问题，以加速聊天机器人的开发过程。其中一个途径是利用协作工具和快速原型制作来加速开发。

此外，还有其他工具，例如面向特定行业或垂直领域的预构建聊天机器人框架，比如银行、IT支持、人力资源等。

还有更智能的开发工具，它们可以利用现有的客户对话来检测用户意图和对话分类，从而加速更准确的NLU开发。这些努力正在不断改变聊天机器人的发展方式。

然而，聊天机器人一直面临一个问题：它们的对话方式过于死板，对话流程和预设的回应信息都是固定的。

为了增加机器人回应的生动性，我们需要为每个节点设计了几种不同版本的回应信息，通过一些特殊标记来插入与具体对话相关的信息。

然而，聊天机器人的开发者们渴望有一种更灵活、更智能的对话管理系统。

另外，我们迫切需要一种灵活的自然语言生成机制，其中回应信息不再单独存放在一个抽象层中，而是与对话直接相关联，动态生成对话。

在聊天机器人中，我们需要在输入时将无序的对话信息结构化，但在输出时以自由、非结构化的方式呈现，这一过程需要手动进行。

语言模型（LLMs）

随着语言模型（LLMs）的引入，所有这些要素，包括：

• 数据处理
• 自然语言的结构化和非结构化处理
• 对话管理
• 自然语言生成（NLG）
• 自然语言理解（NLU）

都被整合到了一个模型中。现在的挑战不再是从一个空白的设计画布上构建聊天机器人，而是如何充分利用和控制LLMs，以创建可靠、可重复和负责任的对话应用程序。

在语言模型（LLM）市场中，我们看到了一些令人兴奋的趋势：

首先，针对不同用途的特定LLM，比如用于对话、翻译、编程等的模型，正逐渐式微，因为单一模型已经在几乎所有领域都展现出了强大的潜力。

LLM提供商也开始提供多个不同的模型供用户选择，这使得用户可以更灵活地根据他们的需求来选择合适的模型。

此外，LLM提供商将LLM用途划分为两类：一类是像ChatGPT、HuggingChat、Coral等个人助手，另一类是供开发者通过API使用的模型，这为不同用户提供了更多选择。

在技术方面，人们正在努力开发新的提示技术，以更精细地控制LLM的输出结果，这有助于提高对话的质量和准确性。

最后，为了更好地管理对话，人们采用了各种方法，包括提示链接、自主代理、提示管道等，还创建了LLM支持的聊天机器人开发框架，以在开发、构建和运行过程中更好地协助对话管理。这些发展都将推动LLM技术迈向更广泛的应用领域。