本研究提出ECLAIR框架，旨在解决企业AI助手中的互动消歧义问题。ECLAIR能够生成澄清问题，并根据用户的反馈消除歧义，表现优于现有技术，具有良好的应用前景。

本文研究大型语言模型在面对模糊用户请求时如何有效提出澄清问题。通过模拟对话，提出新方法以生成更合适的响应。实验结果表明，该方法使模型在提出澄清问题方面的F1得分提高了5%，从而改善了用户体验。

本文提出了一种通过用户澄清问题来解决模型歧义的框架，显著提高了模型在不确定性估计和澄清问题识别方面的性能。研究表明，优质的澄清问题能提升开放领域对话系统的信息检索效率，并介绍了新的数据集和评估方法，以促进相关研究的发展。