基本概念
多輪對話可理解為是根據上下文內容，進行連續的，以達到解決某一類特定任務為目的的對話。也即是說，無法在用戶與機器人的一次問答中完全達到對話目的，則可理解為多輪對話。具體示例如下圖所示：
說明
在多輪對話示例中，用戶可直接詢問今天杭州天氣，此時機器人可直接進行杭州天氣回復，但由于并非所有用戶都會在詢問天氣時加上地址，所以此時機器人必然反問用戶地址信息后再回復天氣信息。也就是說，對于機器人而言，判斷一段對話是否為多輪對話，不應看達成對話目的的最簡潔對話方式的問答輪次，而是最復雜對話方式的對話輪次。
在多輪對話中，包括對話流單元、意圖管理、實體管理和變量管理。
對話流單元（Dialogue Flow Unit）：對話流單元是指對話中的一個連續回合或一個語義完整的交互單元。它包括用戶的輸入、系統的回應以及相關的上下文信息。對話流單元的設計和管理可以幫助系統理解對話的結構和流程，從而更好地處理多輪對話。
意圖管理（Intent Management）：意圖是用戶在對話中表達的目的或意圖。意圖管理的目標是識別用戶的意圖，以便系統能夠理解用戶的需求并提供相應的回應。
實體管理（Entity Management）：實體管理是指識別和提取用戶對話中的實體或關鍵信息。實體可以是指特定的人、地點、日期、時間、產品名稱等。
變量管理（Variable Management）：變量是在對話的不同回合中需要跟蹤和維護的上下文信息。變量管理的目標是在對話的不同階段中保存和更新變量的值，以便系統可以使用之前的對話歷史來更好地回答用戶的問題或滿足用戶的需求。
多輪對話功能實用示例
應某業務需求，現在要對用戶當前體溫狀態進行了解，并對體溫在37度以上和以下的用戶進行不同的話術回復。有關對話流設計可參考如下圖：
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