От ELIZA до Conversation Modeling: эволюция систем и парадигм разговорного ИИ

Начало разговорного ИИ: ELIZA в 1960-х

Разговорный ИИ начался с ELIZA, чат-бота на основе правил, созданного Джозефом Вейзенбаумом в MIT в 1966 году. ELIZA имитировала разговор с помощью простого сопоставления шаблонов и подстановок. Известный скрипт «DOCTOR» имитировал работу психотерапевта Роджерианского направления, отражая высказывания пользователя в форме вопросов, создавая иллюзию понимания без реального анализа смысла. ELIZA была одной из первых программ, пытавшихся пройти Тьюринг-тест, и вызвала большой интерес, несмотря на свою простоту и строгое скриптование.

Скриптовые чат-боты и AIML: 1980–1990-е годы

После ELIZA системы оставались в основном основанными на правилах, но становились сложнее. Многие ранние системы были меню-ориентированными, направляя пользователей через предопределённые варианты вместо понимания свободного текста. Важным достижением стал ALICE, появившийся в 1995 году, использующий AIML — язык разметки для управления правилами диалога через шаблоны и сопоставления. ALICE могла вести более разнообразные беседы и неоднократно выигрывала приз Лёбнера. Однако такие боты по-прежнему не понимали смысл и были уязвимы к выходу за рамки сценариев.

Переход к машинному обучению и гибридным фреймворкам в 2010-х

В 2010-х годах произошёл сдвиг в сторону машинного обучения, чтобы сделать чат-ботов менее хрупкими и уменьшить объём ручного кодирования правил. Платформы, такие как Google Dialogflow и Rasa, сочетали ML с управлением диалогом на основе правил. Разработчики определяли намерения и сущности, обучая модели распознавать разнообразные фразы пользователей, что обеспечивало более естественные взаимодействия. Архитектуры на основе трансформеров, например DIET в Rasa, повысили точность. Несмотря на это, проектирование диалогов оставалось ручным, а сложность системы росла с увеличением функционала.

Эра больших языковых моделей: промптинг и Retrieval-Augmented Generation (2020-е)

Появление больших языковых моделей (LLM) таких как GPT-3 и ChatGPT произвело революцию, позволив вести свободные диалоги без жёсткого сценария. Разработчики задают промпты для управления беседой, но возникают проблемы с ограниченностью знаний модели и «галлюцинациями» — генерацией неверной информации. Метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает эти проблемы, интегрируя внешние источники знаний, что повышает точность ответов. Однако промптинг и RAG не обеспечивают жёсткий контроль над диалогом и не могут гарантировать соблюдение бизнес-логики.

Conversation Modeling с Parlant.io: сочетание гибкости и контроля

Parlant.io представляет новую парадигму conversation modeling, объединяющую генеративную мощь LLM с структурированным управлением на основе руководств (guidelines). Руководства задают условия и действия (например, «если пользователь заказывает отель и не указал количество гостей, спросить количество гостей»), формируя ответы динамически, сохраняя при этом естественную свободу языка.

Надёжность и объяснимость

Parlant контролирует соблюдение руководств с помощью Attentive Reasoning Queries (ARQs) — внутренних запросов, проверяющих, что ответы соответствуют активным правилам, прежде чем показать их пользователю. Это повышает предсказуемость, позволяет отлаживать диалоги и обеспечивает прозрачность, которая редко встречается в чисто LLM или ML-системах.

Быстрая разработка и масштабируемое тестирование

Изменения в поведении бота на Parlant сводятся к редактированию руководств, что ускоряет итерации без необходимости переобучения моделей или перестройки диалогов. Руководства модульны и тестируемы, обеспечивая стабильность работы и удобство автоматизированного тестирования.

Интеграция с бизнес-логикой

Parlant разделяет дизайн диалогов и бэкенд-логику. Руководства запускают внешние функции или API для задач, например, отслеживания заказа, что делает систему более поддерживаемой и надёжной, избегая сложных вычислений в промптах.

Применение в реальном мире

Conversation modeling подходит для регулируемых отраслей (финансы, юриспруденция, здравоохранение), где важна точность и соблюдение норм. Также поддерживает брендированный сервис, позволяя четко формализовать голос и политику компании. Пользователи получают естественные диалоги без жёстких меню, а разработчики — меньшую нагрузку и инструменты для систематического исправления ошибок.

Подход Parlant объединяет лучшие качества языковых моделей и систем на основе правил, создавая интеллектуальных и надёжных агентов для различных сфер.