Click-to-Ask：基于离线写作与在线交互QA的AI直播助手
计算机视觉与模式识别
2026-03-20 v1
摘要
直播电商已成为现代传播的重要形式。为了提高直播间促销的效率和便利性，本文提出Click-to-Ask，一种AI驱动的直播电商助手，具有离线与在线两个互补模块。离线模块处理多样化的多模态产品信息，将复杂输入转化为结构化产品数据并生成合规的促销文案。在直播期间，online模块通过允许主播点击问题并利用离线模块生成的结构化产品信息以及在流式架构中维护的事件级历史记忆，实现对观众提问的实时响应。该系统显著减少了促销准备时间，提高了内容参与度，使主播能够快速响应观众询问，从而提高了直播电商的效果。在收集的TikTok直播帧数据集上，本方法实现了 Question Recognition Accuracy 为0.913 和 Response Quality 为0.876，显示出相当大的实际应用潜力。视频演示可在 https://www.youtube.com/shorts/mWIXK-SWhiE 查看。
引用
@article{arxiv.2603.18649,
title = {Click-to-Ask: An AI Live Streaming Assistant with Offline Copywriting and Online Interactive QA},
author = {Ruizhi Yu and Keyang Zhong and Peng Liu and Qi Wu and Haoran Zhang and Yanhao Zhang and Chen Chen and Haonan Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.18649},
year = {2026}
}
备注
4 pages, 2 figures, Accepted at WWW2026 Demos