CALM

CALM是Rasa的最新技术，仅用于商业版本Rasa Pro中（开源版本仍然为旧的基于意图的设计）。

Conversational AI with Language Models，是一个原生大模型的对话方案，包括：

• 业务逻辑（Business Logic）
• 对话理解 （Dialogue Understanding）
• 对话修复 （Automatic Conversation Repair）

大模型负责理解用户的整篇对话，输出贴合业务流程的内部命令语言。

由于大模型并不是直接输出文字给用户，而是保证DM流程图的执行，因此，它不会产生幻觉，在商业领域中可以可靠的运行。

业务逻辑（Business Logic）

流程（Flow）

流程的描述很重要，这是让大模型找到目标的关键。

流程也支持条件满足。流程如果有FlowGuard，则LLMCommandGenerator在一个Flow的FlowGuard不满足条件时，不会选择这个Flow。

步骤（Steps）

• 动作step（action)
• 为了填槽而收集信息step(collect)
• 填写槽位(set slots)
• 跳转另一个流程(link)

（大模型的输入长度限制，会影响flow的描述和槽位数量等信息的总信息量）

对话理解（Dialogue Understanding)

用户对话 -》 业务逻辑

和传统NLU相比

1. 不仅仅是一句话的理解，而是整通对话的理解（会加入 业务逻辑的理解）。
2. 不再是输出意图和实体。而是用户要继续业务流程所需要的一系列的命令（内部语言）。

使用DU最大的收益就是从意图中释放出来。

传统NLU将用户文字转为预定义的N个桶里，这种简化会影响拓展性。例如，新增的意图是否会和已存在的意图太相似了，以至于会搞砸现有的东西。

CALM可以将复杂的用户文字转为可以让业务流程跑下去的简单语法

对话修复

如果用户回复的不是我们需要的信息，对话修复就会介入。

对话修复本身会有一些默认的Flow来应对一些常见的异常场景。

Digressions:  从一个Flow切换到另一个Flow时触发

Corrections: 纠正或更新输入数据触发，Flow会retrace

Cancellations: 取消一个正在进行的任务

Chitchat: 闲聊，但不会影响Flow

Completion: 完成了用户要求或用户放弃

Clarification: 不明确用户请求或有多个Flow匹配时

Internal Errors: 内部错误

Human Handoff: 挂机

如果自定义上面的pattern(FLow里取一个相同的名字即可覆盖），需要重新训练

FAQ

是否会有大模型的幻觉问题？

不会，因为不会直接输出文字给用户，而是流程图的标准响应给用户。

开发速度如何？

CALM不需要将用户的各种情况变成意图，而只需要建立业务逻辑的关键部分，就能跑起来。

是否可以用上大模型的生成能力？

可以，rephrase功能。就是Flow配置的固定回复话术太呆板，可以加入大模型做rephrase，不会千篇一律，尤其在多次重复时。

同时，大模型可以结合用户的上文或结合用户的画像，进行rephrase

参考

https://rasa.com/blog/how-to-put-next-generation-ai-assistants-in-production-today-with-calm/

https://rasa.com/blog/calm-rasa-s-answer-to-spooky-ai-hallucinations/

Conversational AI with Language Models

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