本研究的主要目标是设计并实现一个基于检索增强生成（RAG）技术的数字人对话系统，旨在提升数字人系统在多轮对话中的上下文管理、情境感知能力以及动态内容生成效果。系统结合了深度学习中的最新大语言模型技术，通过引入RAG框架来增强生成式对话模型，使其能够在对话过程中检索到相关知识，从而提高对话质量和用户体验。本系统在特定场景下展现了智能化和个性化的服务能力，特别适用于展厅、车载交互等应用场景。

研究中首先详细探讨了多轮对话的上下文管理与记忆机制。通过引入短期和长期记忆模块，系统能够保留用户的历史对话信息，并根据对话上下文进行追踪和适应，从而保证了对话的连贯性与一致性。此外，系统中的记忆机制使得数字人可以在不同轮次对话中保持对用户偏好和需求的了解，从而在后续对话中做出更加精准的回答。该机制的引入不仅提高了对话的智能性，也使系统能更好地适应多轮对话的复杂交互需求。

同时，本系统还设计了基于情境感知的动态内容生成模块。利用RAG技术，系统能够在用户提出问题时，感知当前的交互情境，并根据特定场景下的用户需求类型（如政策咨询、企业注册等）动态生成更符合用户需求的回答内容。该模块增强了RAG模型在特定场景下的适应性，使得数字人能够更加准确地理解用户意图，并生成与之匹配的个性化回答。本设计为数字人系统在多种应用环境中的推广奠定了基础，并展示了其在未来人机交互领域的潜力。

参考

https://baoyu.io/translations/rag/advanced-rag-techniques-an-illustrated-overview