The Prompt Is Not the Query: How Request State Evolves Across Multi-Turn AI Conversations
提示并非查询：多轮AI对话中请求状态的演变
🧭 对话状态演变 · 会话级评估
Aiso
多轮对话的最终提示仅含少部分词汇与状态维度，历史信息常丢失，必须采用会话级评估
📌 工作参考价值（4 点）
- 搭建对话式推荐/搜索助手时，应设计会话状态追踪器，累积用户约束、偏好、假设等维度，而不是仅依赖最后一轮输入。
- 评估指标须从单轮转向会话级，可借鉴本文的请求状态维度检测规则，衡量系统是否利用了完整历史。
- 多轮数据中词汇覆盖率低是常见现象（主要由轮次长度差异引起），训练模型时应采用会话级特征而非孤立的最后一次提示。
- 注意最终轮可能引入全新维度（视为状态更新），系统需实时检测并处理意图的动态变化，避免仅做最后轮次的简单生成或检索。