Mwombe AI akupendekezee laptop, kisha umwambie unahitaji kitu chepesi zaidi. Ikiwa mfumo utasoma ujumbe huo wa pili kama ombi linalojitegemea, unaweza kupata orodha ya ultrabooks. Au unaweza kupata mrundikano mwingine wa gaming workstations kwa sababu haukutambua kwamba ulikataa kundi la kwanza kwa kuwa zito sana. Hii hutokea kwa sababu mifumo mingi ya AI bado hupanga majibu kwa kuangalia prompt moja pekee. Wanachukulia kila ujumbe kama mwanzo wa utafutaji mpya, wakipuuza mtiririko wa mazungumzo unaoendelea.
Mtazamo huu unakosa miondoko ya mazungumzo marefu. Mazungumzo ya kibinadamu hujenga maana hatua kwa hatua. Tunachukulia kuwa kumbukumbu, nia, na mapendeleo huendelea mbele. AI inaposhindwa kufanya hivyo, inahisi kama husemi na msaidizi bali kama unarusha maswali kwenye kisanduku cha utafutaji kinachojifuta baada ya kila bofyo. Kurekebisha hili kunamaanisha kubadilisha jinsi tunavyopanga majibu yanayowezekana. Badala ya kuuliza ni jibu gani linaendana na sentensi hii, tunahitaji kuuliza ni jibu gani linaendana na mtu huyu, sasa hivi, kulingana na kila kitu tulichozungumza.
Mambo mawili hufanya hilo liwezekane: personalization na historia.
Kwa Nini Upangaji wa Hatua Moja (Single-Turn Ranking) Unafeli
Upangaji wa majibu wa kimapokeo ulitokana na seti za data za kujibu maswali. Modeli huona prompt, inatengeneza seti ya majibu yanayowezekana, na mpangaji (ranker) hutoa alama kwa kila moja kulingana na prompt hiyo pekee. Mgombea mwenye alama za juu zaidi ndiye anayeshinda. Hilo hufanya kazi kwa ukweli uliotengwa. Inafeli kwa kazi zinazoendelea.
Wazia mtumiaji anayepanga safari. Katika hatua ya kwanza, anauliza kuhusu hoteli za bei nafuu huko Bangkok. Modeli inapendekeza orodha ya hoteli zilizo karibu na barabara ya Khao San. Mtumiaji anajibu, "Zinaonekana kuwa na kelele. Nina watoto, kwa hivyo nahitaji bwawa la kuogelea na ufikiaji rahisi wa Skytrain." Mpangaji wa hatua moja huona sentensi ya pili pekee. Anaweza kutoa orodha ya jumla ya hoteli za familia zilizotawanyika kote Thailand, akikosa masharti maalum ambayo tayari yaliwekwa: Bangkok, bei nafuu, utulivu, bwawa, karibu na usafiri.
Matokeo yake kitaalamu yanahusu mada lakini kwa vitendo hayafai kazi. Mtumiaji hulazimika kurudia muktadha. Vikwazo huongezeka. Imani hupungua.
Personalization: Nani Anayouliza
Personalization inamaanisha kurekebisha majibu kulingana na mapendeleo na data maalum za mtumiaji. Inajibu swali: huyu ni nani?
Hii inavuka hatua ya kuweka jina kwenye salamu. Inamaanisha mfumo unajua, kupitia wasifu maalum au mifumo iliyojifunza, jinsi mtumiaji anavyopenda habari iwasilishwe. Mkutanishi (developer) anayouliza mifano ya Python mara kwa mara anapaswa kuona sampuli za kodi za Python hata wakati swali lake linataja kazi ya jumla ya programu, isipokuwa kama ataainisha vinginevyo. Mtu asiyekula nyama (vegetarian) aliyeomba mapishi wiki iliyopita hapaswi kulazimika kuukumbusha mfumo kuondoa nyama. Mtu anayependelea nukta (bullet points) fupi badala ya maelezo marefu anapaswa kupata nukta.
Ishara madhubuti zinaweza kujumuisha mapendeleo yaliyoletwa na mtumiaji, tabia za zamani katika vipindi mbalimbali, au metadata kama mahali na aina ya kifaa. Siri ni kwamba ishara hizi huingia katika hatua ya upangaji, si tu hatua ya uundaji (generation). Wakati majibu yanayowezekana yanapopewa alama, mpangaji anapaswa kuongeza majibu yanayoendana na wasifu unaojulikana.
Kwa mfano, ikiwa majibu mawili yanayowezekana yote yanajibu kwa usahihi "Ninawezaje kuhifadhi picha zangu?" lakini moja linapendekeza hifadhi ya wingu (cloud storage) na lingine linapendekeza diski ya NAS ya ndani, mpangaji anapaswa kujua kwamba mtumiaji huyu amewahi kuonyesha nia ya umiliki wa nje ya mtandao na faragha. Chaguo la NAS linapaswa kupata alama za juu zaidi. Bila personalization, modeli hupiga sarafu.
Historia: Nini Kimeshaambiwa
Historia inamaanisha kutumia hatua zilizopita katika mazungumzo ili kuongoza jibu linalofuata. Inajibu swali: nini tayari tumekubaliana?
Hata viwakilishi rahisi vinahitaji historia. Mtumiaji anaposema, "Ifanye iwe ya bluu," modeli lazima ijue "iwe" inarejelea nini. Marejeleo hayo yapo katika hatua ya awali. Katika mazungumzo marefu, utegemezi unakuwa tata. Masharti hukusanyika. Mtumiaji anaweza kukataa chaguo, ku