《智能对话系统：多轮问答引擎开发实战》

《智能对话系统：多轮问答引擎开发实战》

项目简介：

本项目聚焦智能对话系统的核心技术，带领学员从零构建一个支持多轮交互的问答引擎。项目基于Transformer架构，结合业务场景需求，重点突破意图识别、对话状态管理和上下文理解三大技术难点。

在技术实现上，我们采用BERT+BiLSTM混合模型处理用户意图分类，准确率达到92%；通过设计对话状态跟踪（DST）模块，系统能够动态维护对话上下文；最后基于Attention机制构建生成式回复模型，使问答过程更自然流畅。

项目特色在于：

1. 真实场景驱动：模拟教育咨询场景，解决”课程推荐-时间安排-价格咨询”的连贯问答需求

2. 全流程实践：覆盖数据标注、模型训练、服务部署完整开发链路

3. 工业级优化：引入知识蒸馏技术，将模型压缩至原体积的30%，响应速度提升2倍

学员通过本项目可掌握对话系统核心开发能力，并获得可直接复用的代码框架（已开源）。项目成果已应用于某在线教育平台的智能客服系统，日均处理咨询5000+次，准确率超过行业平均水平15%。