多轮对话是指用户与AI模型之间进行的连续、上下文关联的交互过程，区别于单轮的一问一答。它的核心在于AI能够理解对话历史，记住之前的问题、回答和用户意图，从而使后续交流更连贯自然。例如，用户先询问“北京天气如何”，接着问“那需要带伞吗”，AI能结合前一个问题的天气信息给出针对性回答，而不是孤立处理第二个问题。
多轮对话广泛应用于智能客服领域，如电商平台的售后咨询，用户可逐步说明订单问题、退换货需求，客服AI能持续跟进；在智能助手场景中也很常见，比如用户通过语音助手规划旅行时，可连续询问景点开放时间、交通方式、附近住宿等问题。
其主要优势是提升用户体验，让交互更贴近自然对话；但也存在挑战，如需要AI具备较强的上下文理解和记忆能力，避免因信息遗忘导致回答偏差。未来随着大语言模型技术的进步，多轮对话的流畅度和准确性将进一步提升，在教育、医疗等需要深度交互的领域发挥更大作用。
通义千问是阿里巴巴达摩院开发的大语言模型，具备多轮对话、信息检索、内容生成等能力。它基于深度学习技术，通过海量文本数据训练，能理解自然语言并生成类人化回答，与传统搜索引擎不同，它更擅长处理复杂问题和上下文连贯的交互。 通义千问在电商、客服等领域应用广泛。例如，淘宝商家可用它自动生成商品描述，提升运营效率；企业客服系统接入后，能快速解答用户常见问题，减少人工成本。 其优势在于本土化服务能力强，对
大模型中的上下文长度指模型能够同时处理的输入文本总量，通常以 tokens（词或字符片段）为单位。它决定了模型在生成回答时可参考的前文信息范围，类似人类短期记忆容量。与传统小模型相比，大模型上下文长度显著提升，如GPT-4可达128k tokens，但仍受限于计算资源和训练技术，无法无限扩展。 实际应用中，长上下文支持多文档分析，如律师上传百页合同让模型总结风险；也适用于持续对话场景，用户与客服
算法个性化指通过用户数据（如行为、偏好、历史交互）调整系统输出，使策略更贴合个体需求的过程。与传统“一刀切”策略不同，它基于机器学习模型分析用户特征，动态优化内容推送、服务推荐或决策支持，核心是将群体策略转化为千人千面的精准方案。 电商平台是典型应用场景，例如淘宝根据用户浏览记录推荐商品，替代统一的首页展示；在线教育平台如Coursera则依据学习者进度和薄弱点调整课程难度与练习内容，提升学习效