OnGoal：在大语言模型多轮对话中跟踪和可视化会话目标

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随着与大语言模型（LLM）的多轮对话变得越来越长和越来越复杂，用户如何更好地评估和回顾其会话目标的进展？我们presents OnGoal，一个帮助用户更好管理目标进度的LLM聊天界面。OnGoal通过LLM辅助评估提供目标对齐的实时反馈，带有示例的解释说明评估结果，以及随时间推移的目标进展概览，使用户能够更有效地浏览复杂对话。我们通过20名参与者进行写作任务研究，评估OnGoal与无目标跟踪的基线聊天界面对比。使用OnGoal，参与者在探索新提示策略以克服沟通错误的同时，用更少的时间和精力实现目标，表明跟踪和可视化目标可以增强LLM对话中的参与度和韧性。我们的发现为未来LLM聊天界面的设计启示，改善目标沟通、减少认知负荷、增强交互性，并使反馈能够改进LLM性能。