开放领域聊天机器人研究通常关注短期对话，忽视多会话上下文。本文介绍了新数据集“Conversation Chronicles”，包含时间间隔和发言者关系，用于长期对话研究。通过人工评估确保对话一致性。提出的ReBot模型在该数据集上表现出色。

该文章介绍了使用基于LLM的代理体系结构和人物和时间事件图生成高质量长期对话的机器-人类管道。通过人类注释者的检验和编辑，确保对话的长程一致性和对事件图的关联。实验结果显示，LLM在理解冗长对话和长程时间和因果动态方面存在挑战。使用长上下文LLM或RAG等策略可以提供改进，但仍然落后于人类的性能。

本文介绍了Conversation Chronicles数据集和ReBot对话模型，用于实现长期对话设置。数据集包含时间间隔和细粒度的发言者关系，模型具有高人类参与度的长期上下文理解能力。该模型由仅约630M个参数的按时间顺序总结和对话生成模块组成。

与AI对话时保持礼貌非常重要，使用礼貌用语与AI沟通，AI的回应也会使用礼貌用语。使用粗鲁的语言提问会影响AI的回应。在使用AI产品时，请保持礼貌并使用礼貌用语。长期对话中，可以在AI回复后说谢谢，这些礼貌用语会让AI认为你也是有礼貌的人，并用更多礼貌用语回复你。