混淆助手是一种广泛应用于自然语言处理领域的工具，用于生成与输入问题相关但相对含糊和复杂的回答，以增加混淆和减少模式识别。

其主要用途包括增强数据集的多样性和丰富性，提高模型的鲁棒性和推理能力，以及评估和改进模型的性能。

通过引入混淆因素，混淆助手可以帮助提高模型的泛化能力，适应不同类型的输入，并在处理复杂问题时更好地应对未知情况。

它还可以在对话系统中生成背景知识的补充信息，使对话更加流畅和自然。