《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载

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这篇文章讨论了如何利用大型语言模型（LLM）来优化知识库的召回策略，以提高问答系统的性能。主要介绍了两种策略：HYDE和FLARE。

一、为什么需要使用大模型辅助召回？
传统的文档召回方法依赖于用户问题的向量表示，但用户问题往往是口语化和模糊的，这会影响召回质量。通过引入大模型，可以利用其强大的语义理解能力来生成高质量的伪答案，从而提高召回效果。

策略一：HYDE
1. HYDE思路
​​生成伪答案​​：使用LLM根据用户问题生成k个伪答案。
​​向量表示​​：将这些伪答案和用户问题转换为向量。
​​向量融合​​：计算这些向量的平均值，形成一个新的融合向量。
​​召回文档​​：利用融合向量从文档库中召回相关文档。

2. HYDE问题
HYDE方法在结合微调过的向量化模型时效果不佳，依赖于LLM的能力。
在zero-shot场景下，HYDE效果较好，但随着LLM模型规模的增大，效果提升。
对于微调过的向量化模型，使用较小的LLM生成伪答案可能会带来负面影响。

策略二：FLARE
1. 为什么需要FLARE？
传统的一次性召回方法在长文本生成场景下效果不佳，容易生成与query相关性弱的内容。
FLARE通过多次召回来改善生成质量，避免模型幻觉问题。

2. FLARE的召回策略
2.1 策略1
​​思路​​：通过设计prompt和提供示例，让模型在需要查询知识时主动提出问题。
使用特定格式（如[Serch(“模型自动提出的问题”)]）来标识主动召回。
利用生成的问题进行召回，并将召回的答案插入到文本中。
避免频繁召回影响生成质量，通过控制生成概率和禁止生成主动召回标识来解决。
​​缺陷​​：
LLM可能不愿意生成主动召回标识。
过于频繁的召回可能影响生成质量。
不微调方案可靠性差。

2.2 策略2
​​思路​​：基于模型生成词的置信度来决定是否召回。
每生成64个token，找到第一个完整句子作为“假答案”。
如果“假答案”中有低置信度的token，进行召回。
解决方法包括丢弃低概率token或对低置信度内容提问。

文章介绍了两种利用大模型辅助知识库召回的策略：HYDE和FLARE。HYDE通过生成伪答案并融合向量来提高召回效果，而FLARE则通过多次召回和主动召回机制来改善生成质量。这两种策略都旨在利用大模型的强大能力来优化问答系统的性能。

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