LLM常见问题（基于LLM+知识库的文档对话）-灵析社区

算法无限

1. LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理？

大语言模型的模型幻觉问题是指其可能生成看似合理但实际上不准确或不符合事实的内容。处理大语言模型的模型幻觉问题需要采取一些方法和策略，通过挂载文档可以有效地缓解幻觉问题。

挂载文档其实相当于引入外部知识，为了扩展语言模型以减少歧义，从大型文本数据库中检索相关文档。通常将输入序列分割成块并检索与用户输入的 query 相似的文档，然后将所选文档放在输入文本之前作为前置知识以改进模型的预测。使得模型可以更容易、更准确地访问专业知识。

2. 基于 LLM + 向量库的文档对话思路是怎么样？

Langchain在实现与文档数据对话的功能时需要经历下面的4个阶段：

  1. 文档：首先，需要收集相关的文档数据，并对其进行整理。
  2. 文档向量化：使用向量库的方法，将每个文档转换为数值向量，以便计算文档之间的相似度或进行聚类分析。
  3. 文档检索：当用户提供一个查询文本时，首先对查询文本进行向量化，然后计算查询向量与文档向量之间的相似度，并根据相似度排序，返回与查询文本最相关的文档。
  4. 对话交互：在文档对话系统中，用户可以提供多个查询文本，并根据系统的回复进行进一步的对话交互。可以使用大语言模型生成系统的回复，并根据用户的反馈进行迭代和改进。

3. 基于 LLM + 向量库的文档对话核心技术是什么？

  1. 大语言模型：在文档对话系统中，大语言模型可以用于生成回复、推荐相关文档等任务。
  2. 文档向量化：使用向量库的方法，将每个文档转换为数值向量，以便计算文档之间的相似度或进行聚类分析。
  3. 相似度计算：相似度计算是文档对话系统中的重要技术。通过计算查询文本向量与文档向量之间的相似度，可以实现文档的检索和推荐。

4. 基于 LLM + 向量库的文档对话 prompt 模板如何构建？

将知识库中检索到的内容作为已知：通常将向量库中的内容作为已知，例如可以使用"已知XXX\n请对以下内容做出回应：XXX"作为模板。

5. 文档切分粒度如何把控？

在基于大语言模型和向量库的文档对话中，需要在文档切分的粒度上进行权衡。如果切分得太细，可能会引入较多的噪声；如果切分得太粗，可能会丢失一些重要的语义信息。以下是一些解决方案：

  1. 预处理和过滤：在进行文档切分之前，可以进行一些预处理和过滤操作，以减少噪声的影响。例如，可以去除文档中的停用词、标点符号、特殊字符等，以及进行拼写纠错等操作。这样可以降低噪声的存在，提高文档切分的质量。
  2. 主题建模：可以使用主题建模技术，如 LDA（Latent Dirichlet Allocation）等，对文档进行主题抽取。通过识别文档的主题，可以帮助确定文档切分的粒度。例如，将同一主题下的文档划分为一个切分单元，以保留更多的语义信息。
  3. 上下文信息：在进行文档切分时，考虑上下文信息对于语义的影响。例如，将与上一文档相关联的文档划分为一个切分单元，以保留上下文的连贯性和语义关联。这样可以更好地捕捉文档之间的语义信息。
  4. 动态切分：可以采用动态切分的方式，根据用户的查询和需要，实时生成切分单元。例如，根据用户的关键词或查询意图，动态生成包含相关信息的切分单元，以减少噪声和提高语义的准确性。
  5. 实验优化：在实际应用中，可以进行一系列的实验和优化，通过不断调整和评估文档切分的效果。可以尝试不同的切分粒度，评估其噪声和语义信息的平衡。通过实验和优化，逐步找到合适的文档切分策略。

6. 在垂直领域表现不佳，如何改进？

  1. 针对垂直领域进行领域特定训练：LLM 是基于大规模通用语料库进行训练的，可能无法充分捕捉垂直领域的特点和术语。可以使用领域特定的语料库对 LLM 进行微调或重新训练，以提高在垂直领域的表现。
  2. 增加领域知识向量库：在向量库中添加垂直领域的专业知识，如领域术语、实体名词以及其相关定义等。这样可以提高向量库中文档的表示能力，使其更适应垂直领域的对话需求。
  3. 数据增强和样本平衡：在训练LLM模型时，可以增加垂直领域的样本数据，以增加模型对垂直领域的理解和表达能力。同时，要注意样本的平衡，确保训练数据中包含各个垂直领域的典型对话场景，避免偏向某个特定领域。

7. 如何处理 langchain 内置问答分句效果不佳的问题？

  1. 使用自定义规则：针对特定的文本类型或语言，可以使用自定义规则来分句。例如，可以编写正则表达式或使用特定的分句库来处理特定的分句需求。这样可以更好地适应特定的语言和文本结构。
  2. 结合其他工具：除了 Langchain 内置的问答分句功能，还可以结合其他分句工具或库来处理文本。例如，NLTK、spaCy 等自然语言处理工具包中提供了强大的分句功能，可以与 Langchain 一起使用，以获得更好的分句效果。
  3. 收集反馈和调整模型：如果您发现 Langchain 内置的问答分句功能在特定场景下效果不佳，可以收集用户反馈，并根据用户反馈进行模型调整和改进。通过不断优化模型，可以逐渐改善分句效果。

8. 如何尽可能召回与 query 相关的 Document？

  1. 建立索引：将 Document 集合建立索引，以便能够快速检索和匹配相关的 Document。可以使用搜索引擎或专业的信息检索工具，如 Elasticsearch、Solr 等。
  2. 关键词匹配：通过对 query 和 Document 中的关键词进行匹配，筛选出包含相关关键词的Document。可以使用 TF-IDF、BM25 等算法来计算关键词的重要性和匹配程度。
  3. 向量化表示：将 query 和 Document 转化为向量表示，通过计算它们之间的相似度来判断相关性。
  4. 上下文建模：考虑上下文信息，如 query 的前后文、Document 的上下文等，以更准确地判断相关性。可以使用上下文编码器或注意力机制来捕捉上下文信息。
  5. 语义匹配：使用语义匹配模型，如 Siamese 网络、BERT 等，来计算 query 和 Document 之间的语义相似度，以更准确地判断相关性。

9. 如何让 LLM 基于 query 和 context 得到高质量的 response？

  1. 数据准备：准备大量高质量的训练数据，包括 query、context 和对应的高质量 response。确保数据的多样性和覆盖性，以提供更好的训练样本。
  2. 上下文建模：在 LLM 中，上下文对于生成高质量的 response 非常重要。确保模型能够准确地理解和利用上下文信息，以生成与之相关的 response。可以使用一些技术，如注意力机制和上下文编码器，来帮助模型更好地建模上下文。
  3. 多模态信息利用：如果有可用的多模态信息，如图像、视频等，可以将其整合到LLM中，以提供更丰富、准确的 response。利用多模态信息可以增强模型的理解能力和表达能力，从而生成更高质量的 response。

阅读量：618

点赞量：0

收藏量:0