语音输入：用户通过语音助手（如Siri、Google Assistant）提出问题。系统需要将语音转换为文本（语音识别技术），以便后续处理。
提取关键字和意图：系统通过分析上下文和句法结构，准确提取出用户问题中的关键字和意图。例如，用户问“我如何重置我的密码？”，系统识别出“重置”和“密码”是关键字，用户意图是寻求帮助重置密码。
上下文理解和歧义消解：为了准确理解问题，系统还需要结合对话上下文，确保连续对话的连贯性。遇到歧义时，系统能够检测并处理这些歧义，必要时向用户提问以澄清其意图。
查询生成：根据问题理解阶段提取的关键字和意图，系统生成检索查询。这可以是简单的关键字搜索，也可以是复杂的布尔逻辑表达式或自然语言查询。
检索模型：系统使用布尔模型、向量空间模型（VSM）、概率模型或语言模型等检索模型进行搜索。
索引结构：为了提高检索效率，系统建立倒排索引、前缀索引和语义索引等结构，支持快速查询。
相关性排序：使用TF-IDF、BM25、PageRank等算法对检索到的文档进行排序，优先返回最相关的结果。
生成式回答：系统通过 NLG 技术，基于文档内容生成新的、自然的回答。生成式回答适用于复杂或开放性问题，需要整合多种信息来源并生成连贯的自然语言回答。
语义一致性和连贯性：确保生成答案时的语法正确、上下文连贯和信息准确。
多轮对话处理：在多轮对话中，系统需要结合对话历史和用户的连续提问，确保回答的连贯性和相关性。
个性化和情境感知：根据用户的具体情况和偏好，生成个性化答案，考虑用户的当前情境，提供更具针对性的答案。
冗余消除和语言简化：去除答案中多余的重复内容，使用更易理解的语言表达答案。
上下文一致性和信息补充：确保当前答案与之前的对话内容保持一致，必要时补充信息，使答案更加全面。
信息验证和来源引用：对答案中的关键事实和数据进行验证，必要时为答案添加来源引用，增强答案的可信度。
个性化调整和情境感知：根据用户背景和偏好对答案进行个性化调整，考虑用户当前情境，优化答案的呈现方式和内容。
情感和语气调整：根据用户的语气和上下文调整答案的语气，使其更加友好和符合人际交流的习惯。
多模态呈现：使用文本格式化技巧和多媒体元素（如图片、视频、图表）丰富答案的表现形式，使信息更加直观。
反馈数据分析：对收集到的用户反馈进行定量和定性分析，提取有用的信息来优化系统。
反馈驱动的改进：根据分析结果，进行内容调整、模型优化和用户教育，提升系统性能。
用户参与和激励：通过奖励机制和反馈回馈，激励用户积极反馈。
实时反馈处理：对于紧急或重要的反馈，系统能够实时处理和响应，提高响应效率。
来源：Chinlinktech
