编者按
“小理AI课堂” 栏目将通过深入浅出的科普文章，带您深入了解AI在法律领域的应用，帮助您轻松掌握法律AI工具的使用技巧，提升工作效率。
让我们一起探索AI的无限可能！
在简单的单轮对话之外，掌握复杂对话策略可以让我们更好地驾驭AI，处理更有挑战性的任务。
今天，我们将深入探讨如何设计复杂对话策略，实现更精准的AI控制。
对话策略的本质：
一场精心设计的"访谈"
想象你正在采访一位专家，优秀的记者不会一次性抛出所有问题，而是通过连续的、递进的提问来获取完整信息。与AI对话也是如此，好的对话策略就像一场精心准备的访谈，每个问题都有其特定目的，彼此之间相互关联。
多轮对话设计：
化繁为简的艺术
在处理复杂任务时，一次性提出所有要求往往会导致以下问题：
AI回答不够聚焦，陷入表面的泛泛而谈；
容易遗漏关键细节；
难以根据中间结果调整方向；
信息量过大导致混乱；
多轮对话设计就像解决一个复杂的拼图：先搭建框架，再填充细节，最后完善整体。每一轮对话都有明确的目标和边界，这样能够确保每个环节都得到充分的关注。
（一）任务分解原则
复杂任务往往需要分步完成。以"撰写人工智能法律监管的文献综述"为例：
第一步：文献范围界定
"请帮我界定人工智能法律监管领域的文献检索范围：
1. 核心关键词组合
2. 主要研究领域
3. 时间跨度建议
4. 优先收录的期刊范围"
这样设计起始轮，有利于：
明确边界：避免后续工作偏离方向
建立框架：为后续分析提供结构
-
控制范围：确保任务规模可控
（二）渐进式信息获取
渐进式信息获取遵循"由表及里、由粗到细"的原则，避免一次性要求过多信息，而是循序渐进：
1. 先获取基础信息
2. 根据返回结果调整后续问题
3. 在需要时补充细节要求
比如上述的文献综述撰写，在起始轮后，后续就可以逐渐细化：
第二轮：文献分类整理
"基于检索到的文献，请：
1. 按研究主题分类（如算法规制、隐私保护、责任认定等）
2. 按时间线梳理研究进展
3. 识别主要学术流派"
第三步：持续优化提升
"针对不同流派的观点，请：
1. 提取核心论点
2. 比较研究方法
3. 分析论证依据"
上下文管理：
保持对话的连贯性
AI对话中的上下文就像人类对话中的记忆，它决定了对话的连贯性和准确性。有意识地进行上下文管理，可以让AI在我们要求的主题内保持回答的一致性，减少遗漏或者偏离，提高分析的深度和准确性。
（一）显式上下文管理
在每轮对话中明确提供上下文：
好的模式：
"基于前面识别的三个主要学术流派，请具体分析第一个流派关于算法透明度监管的观点演变..."
不好的模式：
"继续分析" （缺乏具体上下文）
正面示例中，明确提醒了之前的分析范围和成果，再指出和后续需要AI关注的具体方面，这样能为AI提供了清晰的分析框架。
（二）上下文刷新技巧
当对话进行了多轮，或者发现方向有偏离时，需要进行上下文刷新。一个有效的刷新应该包含：
1.已完成内容的简要总结
2.当前分析的焦点
3.下一步的目标
例如：
有效的上下文刷新：
"让我们梳理一下目前的发现：
1. 已完成2015-2020年文献的分类
2. 识别了三个主要学术流派
3. 现在需要重点关注：
- 各流派的理论基础
- 实践案例支撑
- 争议焦点"
反馈循环优化：
提升对话质量
AI并不总是一次就能准确理解我们的需求。反馈循环就像一个不断调整焦距的过程，每一轮反馈都让结果更接近我们的预期。
（一）实时反馈机制
好的反馈应该是具体和可操作的。以文献综述为例：
不好的反馈：
"这个分析不够深入，请重新写"
这种反馈没有指出具体问题，AI难以改进。
好的反馈，能够建立清晰的反馈机制，及时纠正AI的理解偏差：
好的反馈：
"你的分析很有价值，但需要调整：
1. 请将关注点集中在人工智能监管的法律维度，而非技术维度
2. 时间范围应扩展到2023年
3. 加入更多欧盟AI法案相关研究
请基于这些要求重新梳理文献要点。"
（二）反馈循环的最佳实践
以撰写文献综述的结论部分为例，一个完整的反馈循环通常包含：
第一轮：形成初步结论
"请基于已分析的文献，总结人工智能法律监管研究的主要发现。"
第二轮：基于反馈优化
"这个总结很好，请进一步：
1. 强化各学派观点的对比分析
2. 突出研究空白
3. 加入未来研究建议"
第三轮：细节打磨
"请在保持当前分析深度的基础上：
1. 使行文更简洁清晰
2. 加强论点之间的逻辑联系
3. 突出创新性见解"
条件控制与异常处理：
提高对话的适应性
在复杂的研究分析中，不同情况往往需要不同的处理策略。设置条件控制有利于针对不同情况给出恰当的分析，使结果更全面完整，也能有效提高回答的精准度。
（一）设置决策树
好的决策树应该：
1. 尽可能涵盖可能发生的情况
2. 为每种情况提供明确的处理方案
3. 包含适当的跳转逻辑
以文献分析为例：
"请分析文献中的监管模式，遵循以下逻辑：
1. 如果是事前监管模式:
- 分析其预防性措施
- 评估实施成本
2. 如果是过程监管模式:
- 研究监管手段
- 分析效果评估
3. 如果是事后监管模式:
- 总结救济机制
- 评价实践效果"
（二）异常处理设计
在研究分析中，经常会遇到各种异常情况。好的异常处理机制应该：
1. 预设可能的问题
2. 提供明确的处理方案
3. 保持分析的连续性
例如：
"在文献分析过程中：
1. 如果发现数据不一致，请标注并对比来源
2. 如果某个观点缺乏实证支持，请指出研究局限
3. 如果存在理论冲突，请分析原因并提供可能的调和方案"
实践建议
1. 记录和复用：建立个人的提示词模板库，记录有效的对话策略。
2. 持续优化：定期回顾和优化你的对话策略，关注下面几个方面
哪些策略最有效
常见的理解偏差
可以改进的环节
3. 场景适配：根据不同场景调整策略的复杂度
简单任务保持简洁
复杂任务才使用多轮策略
-
关键任务加入验证环节
结语
掌握复杂对话策略不是一蹴而就的，需要在实践中不断积累经验。但要注意，好的对话策略不是只为了追求复杂，核心在于是否能有效达成目标。
可以从一个感兴趣的项目开始练习，先尝试基础的多轮对话，再逐步加入更多高级特性。期待看到大家形成专属于自己的实践心得！
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