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通过对话语言理解 (CLU) 中的实体槽填充，应用程序可以跨多个交换促进无缝的多轮次对话。 CLU 不会通过复杂的表单或冗长的问题导致用户不知所措，而是按用户在整个多轮对话中提供的内容逐步提取和组织所需的详细信息。
此功能可将僵化的问答交互转化为流畅的对话。 需要缺失的信息时，系统会提示 CLU 模型请求这些信息，从而生成更自然且更直观的对话。
了解实体槽填充
实体槽填充的工作原理是识别应用程序所需的结构化信息，并从用户输入系统地收集它。 将槽视为应用程序完成任务所需的特定类型信息的容器。 当用户提供了一些详细信息，但缺少其他信息时，CLU 模型会被提示查找缺失的部分。
该过程以三个关键元素为中心：
- 实体 是需要提取的特定数据点。
- 槽 是用于容纳这些实体的预定义容器。
- 对话连续性 保证在整个对话中保留和访问信息。
CLU 不会要求用户一开始就提供每一个细节，而是在对话展开时自然地显示信息。
多轮对话机制
借助 CLU 多轮次对话，用户可以按他们喜欢的顺序共享信息。 模型首先识别用户的意向，然后从其初始输入中提取任何可用的实体。
此方法适合人们自然沟通的方式。 用户可以更正以前的信息、在想起时添加详细信息，或提供可在多个轮次内补全的部分信息。 对话保持一致，因为 CLU 跟踪所有收集的实体之间的关系。
使用方案
请考虑需要三条信息的餐厅预订系统：派对大小、日期和时间。
用户：“我想为四个人预订” 系统：“我可以帮助你安排预订！ 你更喜欢哪个日期？
用户：“这个星期五怎么样？ 系统：“完美！ 什么时间最适合你周五四人的聚会？
用户： “晚上 7 点会很棒” 系统： “优秀！ 我本周五晚上7点为四个人预留了一张桌子。
在此交换中，CLU 模型从用户输入中提取参与方大小、日期和时间。 每条信息的添加使对话更加自然流畅，而不是僵化的表单填写体验。
实体槽填充的优点
通过支持用户在想起时提供信息，而不是强制要求用户提前记住所有要求，实体槽填充可创建自然的用户体验。 用户可以在整个对话中更正或澄清信息，并且系统可以适应各种通信风格和首选项。 此过程可减轻认知负担，并使交互感觉更具对话性且事务性较低。
实体槽填充提高了准确性，因为会话上下文有助于消除实体和意图的歧义。 此方法仅收集任务完成所需的信息，同时提供可缩放的体系结构来处理具有多个依赖实体的复杂方案。 系统还妥善管理不完整或相互矛盾的信息，使应用程序更加可靠且用户友好。
Microsoft Foundry
Foundry 提供了一个全面的平台，用于开发和部署具有实体槽填充功能的 CLU 模型。 该平台简化了定义实体类型和插槽需求的过程，同时帮助你创建用于训练的多轮对话示例。 您可以在各种情况下验证槽填充行为，并跟踪准确性和用户满意度的指标，以确保模型在真实世界中的出色表现。
Foundry 使你可以以迭代方式生成和优化 CLU 模型，确保它们有效地处理特定域中多轮次对话的复杂性。 平台的工具支持从初始架构设计到部署和持续性能监视的整个开发生命周期。
若要开始在应用程序中实现实体槽填充，请参阅 Foundry 中的“生成多轮次模型”。