基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

痛点：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失

笔者之前采用了Longchain的文档切分工具，发现不能问题。笔者做了一些探索，希望与大家共同探讨

问题1：如何让LLM简要、准确回答细粒度知识？

· 举例及标答如下：

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1771640093192764694&wfr=spider&for=pc

用户：2023年我国上半年的国内生产总值是多少？

LLM：根据文档，2023年的国民生产总值是593034亿元。

· 需求分析：一是简要，不要有其他废话。二是准确，而不是随意编造。

问题2：如何让LLM回答出全面的粗粒度（跨段落）知识？

· 举例及标答如下

图片来源于网络

用户：根据文档内容，征信中心有几点声明？

LLM：根据文档内容，有三点声明，分别是：一、……；二……；三……。

· 问题解释及需求分析：

要实现语义级别的分割，而不是简单基于html或者pdf的换行符分割。笔者发现目前的痛点是文档分割不够准确，导致模型有可能只回答了两点，而实际上是因为向量相似度召回的结果是残缺的。

有人可能会问，那完全可以把切割粒度大一点，比如每10个段落一分。但这样显然不是最优的，因为召回片段太大，噪声也就越多。LLM本来就有幻觉问题，回答得不会很精准（笔者实测也发现如此）。

所以说，我们的文档切片最好是按照语义切割。

解决方案

思想（原则）

基于LLM的文档对话架构分为两部分，先检索，后推理。重心在检索（推荐系统），推理交给LLM整合即可。而检索部分要满足三点 ①尽可能提高召回率，②尽可能减少无关信息；③速度快。

将所有的文本组织成二级索引，第一级索引是 [关键信息]，第二级是 [原始文本]，二者一一映射。检索部分只对关键信息做embedding，参与相似度计算，把召回结果映射的 原始文本 交给LLM。

主要架构图如下：

文档切片及检索示意图

如何构建关键信息？

首先从架构图可以看到，句子、段落、文章都要关键信息，如果为了效率考虑，可以不用对句子构建关键信息。

· 文章的切分及关键信息抽取

关键信息: 为各语义段的关键信息集合，或者是各个子标题语义扩充之后的集合（pdf多级标题识别及提取见下一篇文章）

语义切分方法1：利用NLP的篇章分析（discourse parsing）工具，提取出段落之间的主要关系，譬如上述极端情况2展示的段落之间就有从属关系。把所有包含主从关系的段落合并成一段。 这样对文章切分完之后保证每一段在说同一件事情.

语义切分方法2：除了discourse parsing的工具外，还可以写一个简单算法利用BERT等模型来实现语义分割。BERT等模型在预训练的时候采用了NSP（next sentence prediction）的训练任务，因此BERT完全可以判断两个句子（段落）是否具有语义衔接关系。这里我们可以设置相似度阈值t，从前往后依次判断相邻两个段落的相似度分数是否大于t，如果大于则合并，否则断开。当然算法为了效率，可以采用二分法并行判定，模型也不用很大，笔者用BERT-base-Chinese在中文场景中就取得了不错的效果。

这部分代码网上似乎没有，那我贴出来吧

    def is_nextsent(sent, next_sent):

        encoding = tokenizer(sent, next_sent, return_tensors="pt",truncation=True, padding=False)

        with torch.no_grad():

            outputs = model(**encoding, labels=torch.LongTensor([1]))

            logits = outputs.logits

            probs = torch.softmax(logits/TEMPERATURE, dim=1)

            next_sentence_prob = probs[:, 0].item()

        if next_sentence_prob <= MERGE_RATIO:

            return False

        else:

            return True

· 语义段的切分及段落（句子）关键信息抽取

如果向量检索效率很高，获取语义段之后完全可以按照真实段落及句号切分，以缓解细粒度知识点检索时大语块噪声多的场景。当然，关键信息抽取笔者还有其他思路。

方法1：利用NLP中的成分句法分析（constituency parsing）工具和命名实体识别（NER）工具提取，前者可以提取核心部分（名词短语、动词短语……），后者可以提取重要实体（货币名、人名、企业名……）。譬如说：

原始文本：MM团队的成员都是精英，核心成员是前谷歌高级产品经理张三，前meta首席技术官李四……

关键信息：（MM团队，核心成员，张三，李四）

方法2：可以用语义角色标注（Semantic Role Labeling）来分析句子的谓词论元结构，提取“谁对谁做了什么”的信息作为关键信息。

方法3：直接法。其实NLP的研究中本来就有关键词提取工作（Keyphrase Extraction）。也有一个成熟工具可以使用。一个工具是 HanLP ，中文效果好，但是付费，免费版调用次数有限。还有一个开源工具是KeyBERT，英文效果好，但是中文效果差。

方法4：垂直领域建议的方法。以上两个方法在垂直领域都有准确度低的缺陷，垂直领域可以仿照ChatLaw的做法，即：训练一个生成关键词的模型。ChatLaw就是训练了一个KeyLLM。

常见问题

· 句子、语义段、之间召回不会有包含关系吗，是否会造成冗余？

回答：会造成冗余，但是笔者试验之后回答效果很好，无论是细粒度知识还是粗粒度（跨段落）知识准确度都比Longchain粗分效果好很多，对这个问题笔者认为可以优化但没必要

出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/651179780

如果你想要了解关于智能工具类的内容，可以查看 智汇宝库，这是一个提供智能工具的网站。
在这你可以找到各种智能工具的相关信息，了解智能工具的用法以及最新动态。