# Dopytywanie przy niejasnych prośbach

EN: **Asking clarifying questions for ambiguous requests** · id `clarifyingquestions` · aliases: clarifying questions, clarification questions, ambiguity handling, pytania doprecyzowujące

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Aplikacje LLM i agenci](https://aiatlasgraph.com/t/applications.md) › [Asystenci i chatboty](https://aiatlasgraph.com/t/chatbots.md) › Dopytywanie przy niejasnych prośbach

## Description

- PL: Techniki wykrywania niejednoznaczności prośby i decydowania, kiedy zadać pytanie doprecyzowujące, a kiedy odpowiedzieć od razu.
- EN: Techniques for detecting ambiguous requests and deciding when to ask a clarifying question versus answering directly.

## In one sentence

- PL: Gdy prośba może znaczyć kilka różnych rzeczy, asystent najpierw zadaje jedno krótkie pytanie, zamiast zgadywać.
- EN: When a request could mean several things, the assistant first asks one short question instead of guessing.

## Problem it solves

- PL: Asystent pewnie odpowiada na pytanie, którego nie zadałeś, bo wybrał inne znaczenie twoich słów.
- EN: An assistant confidently answers a question you did not ask because it picked another meaning of your words.

## What it does

- PL: Jak dobry sprzedawca, który na prośbę o „mocny laptop” pyta najpierw, czy chodzi o gry, czy o pracę biurową.
- EN: Like a good salesperson who, asked for a powerful laptop, first asks whether it is for gaming or office work.

## Everyday example

- PL: Piszesz „zarezerwuj coś na sobotę”; asystent pyta, czy chodzi o stolik w restauracji, czy o nocleg, zanim zacznie szukać.
- EN: You write book something for Saturday; the assistant asks whether you mean a restaurant table or a hotel room before searching.

## This concerns you if you…

- PL: asystent często odpowiada nie na temat
- PL: projektujesz rozmowę bota z klientami
- PL: irytują cię asystenci zadający zbyt wiele pytań
- EN: often get off-target answers from an assistant
- EN: design how a bot talks with customers
- EN: are annoyed by assistants that ask too many questions

## Keywords

clarifying questions · AmbigQA · ambiguity detection · user simulation · multi-turn preference learning · DPO · intent disambiguation

## How it works

- PL: Model ocenia, czy prośba ma kilka prawdopodobnych interpretacji, np. porównując różne próbki odpowiedzi lub przez wyuczony klasyfikator. Trening preferencji może symulować przyszłe tury: symulowany użytkownik odpowiada na pytanie, a ocenę dostaje końcowa odpowiedź, więc pytanie jest nagradzane tylko wtedy, gdy realnie pomaga. Remis rozstrzyga się na korzyść bezpośredniej odpowiedzi.
- EN: The model judges whether a request has several plausible readings, e.g. by comparing sampled answers or with a trained classifier. Preference training can simulate future turns: a simulated user answers the question and the final answer is scored, so asking is rewarded only when it really helps. Ties favour answering directly.

## Limits

- PL: Zbyt częste pytania wydłużają rozmowę i irytują, zbyt rzadkie prowadzą do zgadywania. Badania opierają się głównie na symulowanych użytkownikach i krótkich pytaniach faktograficznych, więc przeniesienie na długie zadania nie jest pewne.
- EN: Asking too often lengthens conversations and annoys, asking too rarely leads to guessing. Research relies mostly on simulated users and short factoid questions, so transfer to long tasks is uncertain.

## Key terms

- PL: **niejednoznaczność**: Sytuacja, w której prośba ma więcej niż jedną rozsądną interpretację.
- PL: **symulowany użytkownik**: Model odgrywający rozmówcę, by sprawdzić skutki pytania bez ludzi.
- EN: **ambiguity**: A request having more than one reasonable interpretation.
- EN: **simulated user**: A model playing the other party to test a question's effect without people.

## Know first

- [Odpowiadanie na pytania (QA) (Question answering (QA))](https://aiatlasgraph.com/t/questionanswering.md)

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Dopytywanie przy niepewnej interpretacji mowy (Clarification under spoken-input uncertainty)](https://aiatlasgraph.com/t/inputclarification.md)

## Sources

- [Modeling Future Conversation Turns to Teach LLMs to Ask Clarifying Questions](<https://arxiv.org/abs/2410.13788>) `zhang-clarifying-questions-2024` · by Michael J.Q. Zhang, W. Bradley Knox, Eunsol Choi

---

AI Atlas revision 124 (2026-10-31) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/clarifyingquestions · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-31