Дослідження моделей створення чат-ботів, що імітують стиль спілкування людини

Abstract

Мета дослідження – покращення імітації людської розмови у чат ботах шляхом підвищення контекстної обізнаності, зв’язності та адаптивності через модифікацію архітектури та розширення механізмів пам’яті. Об’єкт дослідження – використання та порівняння різних стратегій пам’яті в системах чат-ботів. Предмет дослідження – розробка гнучкої системи прийняття рішень для вибору оптимальної архітектури чат-бота залежно від вимог до діалогу, таких як довжина контексту, якість відповіді та здатність до збереження пам’яті. Методи дослідження – поєднання теоретичного аналізу та експериментальної перевірки. Теоретичний етап охоплював огляд літератури щодо сучасних архітектур чат-ботів та механізмів отримання інформації. На експериментальному етапі було розроблено та протестовано декілька конфігурацій чат-ботів у контрольованих умовах. Результати експериментів показали, що моделі з фіксованим вікном контексту є найбільш збалансованими незалежно від довжини контексту. Системи з узагальненням пам’яті загалом мали найгірші результати, але покращувались із розширенням контексту. Архітектури RAG досягли найкращих показників при довгому контексті. Температура 0.5 забезпечувала оптимальну якість відповідей. На основі цих даних розроблено систему вибору архітектури відповідно до вимог діалогу та ресурсів.