生成式对话系统是一种基于自然语言生成的人机对话系统。其工作原理如下：

  1. 数据收集：首先，需要收集大量的对话数据作为训练模型的基础。这些数据可以是已经存在的对话记录，也可以通过与人工智能助手的互动进行收集。

  2. 数据预处理：为了方便模型训练，需要对收集到的对话数据进行预处理。这个过程包括分词、去除停用词、处理同义词等。

  3. 模型训练：生成式对话系统通常使用神经网络模型进行训练，常用的模型包括循环神经网络（RNN）和变种的长短期记忆网络（LSTM）。在训练过程中，模型会学习输入文本和对应的输出文本之间的关系。

  4. 编码与解码：在生成式对话系统中，输入文本会经过编码过程，将其转换为一个向量表示。接着，解码器会根据这个向量表示生成回答的文本。

  5. 生成回答：在回答过程中，模型会根据输入的对话历史，结合上下文信息，生成最有可能的回答。

  6. 模型评估与优化：训练完成后，需要对模型进行评估，比较生成的回答与人工标注的回答之间的相似度。如果评估结果不理想，可以调整模型的参数或者更换更适合的模型结构。

  需要注意的是，生成式对话系统存在一些挑战，如语义理解、上下文处理、流畅度和生成多样性等问题。为了提高对话系统的性能，可以采用强化学习、迁移学习等技术来进一步优化模型。