Execution Context
LLMインフラストラクチャ内のマルチターン会話機能は、長期間にわたる対話シーケンス全体でコンテキストの一貫性を維持します。この機能は、ユーザーからの連続的な入力を処理し、メモリから関連する過去の対話履歴を検索し、それらを統合して意味的に一貫性のある応答を生成します。このメカニズムは、顧客サポートボットや技術アシスタントなど、深い理解を必要とするアプリケーションにとって不可欠であり、モデルが確立された事実、好み、または進行中のトピックを忘れないようにします。このシステムは、すべての意思決定を、状態管理における特定の機能の役割に厳密に紐付けることで、幻覚（ハルシネーション）を防止し、外部の検索システムに依存することなく論理的な一貫性を維持します。
システムは、初期のユーザーからの入力に基づいてエンティティとインテントを抽出し、セッションコンテキストを初期化することで、その後のインタラクションの基礎となるパラメータを確立します。
各ターンにおいて、この機能は保存された会話履歴を取得し、現在の意図に基づいて関連情報をフィルタリングし、新しい入力内容を反映するようにアクティブな状態ベクトルを更新します。
最後に、生成された応答は、明示的なコンテキストマーカーとともにシリアライズされ、これにより、下流のコンポーネントが曖昧さなく、対話の論理的な流れを追跡できるようになります。
Operating Checklist
受信したユーザーメッセージを解析し、エンティティ、インテント、および感情指標を抽出します。
アクティブなセッションのコンテキストウィンドウから、関連する会話履歴を取得します。
現在の入力データと過去のデータを統合し、統一的な状態表現を構築します。
応答を生成し、会話ログに新しい状態マーカーを追加します。
Integration Surfaces
入力処理パイプライン
生のユーザーテキストはトークン化され、解析され、主要なエンティティと意図の変化を特定します。これにより、構造化されたデータがステート管理エンジンに供給され、即座にコンテキストを強化します。
文脈に応じた記憶検索.
この機能は、現在アクティブな会話ウィンドウを検索し、現在の入力と過去のやり取りを照合することで、LLM (大規模言語モデル) を呼び出す前に、完全な意味的な状況を再構築します。
レスポンスのシリアライゼーション
出力データには、以前のターンにおけるインデックスや状態変数への明示的な参照が含まれており、これによりシステムは、将来のインタラクションにおいて、推論プロセスを監査し、再現することができます。
