对话用户-人工智能干预：关于提示重写以改善大语言模型响应生成的研究

本研究解决了用户在与大语言模型（LLM）对话时，如何有效地表达信息需求的问题。我们提出一种新颖的方法，通过重写用户的次优提示来改善LLM的响应生成，研究表明，经过重写的提示能够在保留用户原始意图的同时，获得更好的对话系统响应。特别是在较长的对话中，重写的有效性显著提高，显示了提示重写在改善人机交互中的潜力。