对话系统处理用户请求的过程主要分为以下几个步骤：

  1. 语音识别：对于基于语音的对话系统，用户的语音输入首先需要进行语音识别。这一步骤使用语音识别技术将用户的语音转化为文本。

  2. 文本理解：通过自然语言处理技术，对用户的文本进行解析和理解。这一步骤包括词法分析、句法分析和语义分析，目的是将用户的输入转化为可理解的结构化表示，如意图、实体等。

  3. 意图识别和槽位填槽：对于每个用户请求，对话系统需要确定用户的意图，即用户希望系统完成的具体任务。同时，系统还需要提取出用户请求中的相关信息，填充到对应的槽位中。例如，对于用户的预订餐馆的请求，系统需要确定用户意图为“预订”并从请求中提取出相关信息，如餐馆名称、时间、人数等。

  4. 对话管理：对话系统需要进行对话管理，根据用户的意图和系统的状态，决定如何回应用户。对话管理可以基于规则，也可以使用机器学习技术，如强化学习，通过与用户的对话历史进行学习和优化。

  5. 回复生成：根据对话管理的决策，对话系统生成相应的回复。回复可以是文本、语音或多媒体形式。

  6. 合成输出：如果对话系统是基于语音的，那么生成的回复需要进行语音合成，将文本转换为语音输出给用户。如果是文本对话系统，则直接将生成的文本回复返回给用户。

  需要注意的是，以上步骤并不是线性进行的，并且对话系统涉及到大量的技术和模型，如自然语言理解模型、意图识别模型、对话管理模型等。系统的性能和用户体验很大程度上取决于这些模型的质量和对话系统的整体架构设计。