一种用于增强人与LLM对话连贯性的上下文对齐预处理器

大语言模型（LLM）在生成流畅文本方面取得了显著进展，但在长期且动态的对话中仍面临上下文错位这一关键挑战。当人类用户在与LLM交互时省略前提、简化指代或突然切换上下文，模型可能无法把握其真实意图，产生机械化或偏离主题的回应，从而削弱对话的协作潜力。为解决这一问题，本文提出一个名为上下文对齐预处理器（Context Alignment Pre-processor，C.A.P.）的计算框架。C.A.P.并不在生成阶段运作，而是作为一个预处理模块位于用户输入与回应生成之间。该框架包含三个核心过程：（1）语义扩展，将用户指令扩展到包括其前提、字面含义与蕴含在内的更广语义范围；（2）时间加权上下文检索，通过一个近似人类会话焦点的时间衰减函数优先考虑近期对话历史；（3）对齐验证与决策分支，通过度量当前提示与加权历史上下文之间的语义相似度来评估对话是否仍在正轨上。当检测到显著偏离时，C.A.P.启动一个结构化澄清协议，帮助用户与系统重新校准对话。本研究借鉴认知科学与人机交互中的共同基础（Common Ground）理论，阐述C.A.P.的架构与理论基础。我们认为，C.A.P.不仅是一项技术改进，更是推动人机对话从单向命令执行模式转向双向、自校正、伙伴式协作的一步。最后，我们讨论了实现路径、评估方法以及对未来交互式智能系统设计的启示。