AI驱动的聊天机器人中的推理使其能够处理输入、推断上下文，并生成超出简单模式匹配的逻辑响应。 它允许聊天机器人分析用户意图、连接想法并将结构化逻辑应用于解决问题或回答问题。 例如，如果用户问“如果我讨厌拥挤的人群，什么时候是访问巴黎的最佳时间？”，聊天机器人必须推理季节性旅游趋势，将“讨厌人群”映射到低流量时期，并综合出一个答案，例如“11月至2月”。 如果没有推理，响应可能只会检索有关巴黎旅游的通用信息，而忽略了用户的特定限制。
推理的一个关键应用是处理多步骤或模糊的查询。 假设开发人员问“如何在 Ubuntu 上修复‘端口 8080 已被使用’错误？” 聊天机器人必须首先诊断问题（识别使用该端口的进程），然后提供可操作的步骤（终止该进程或更改端口）。 这需要了解操作系统命令、进程管理和常见的开发工作流程。 高级聊天机器人使用决策树或基于图的推理等技术来评估可能的解决方案，按相关性对其进行排名，并解释权衡（例如，终止进程与重新配置应用程序）。
从技术角度来看，推理通常使用在特定领域数据上微调的基于 Transformer 的模型，并结合符号逻辑或知识图来实现。 例如，聊天机器人可以使用预训练的语言模型来解析用户的查询，然后交叉引用存储在知识图中的 API 文档以建议代码片段。 但是，仍然存在局限性：聊天机器人可能难以进行抽象推理（例如，假设场景）或缺乏实时数据。 开发人员可以通过集成检索增强生成 (RAG) 来提取更新的信息或添加验证规则来过滤不合逻辑的输出来改进推理。 使用边缘情况查询（例如，“预订下一次满月后两周的航班”）进行测试有助于识别推理能力的差距。