ValuesRAG：以检索增强情境学习强化文化对齐

随着大型语言模型（LLMs）的迅猛发展，其在各个领域展现出强大的能力。然而，训练数据中西方中心主义的倾向，使得 LLMs 在文化价值观一致性方面面临严峻挑战，这一问题在跨文化场景中尤为突出，可能导致表述错误和公平性问题。传统的角色分配和少样本学习等方法，由于严重依赖预训练知识、缺乏可扩展性以及无法有效捕捉细微的文化价值观，在实现可靠的文化一致性方面困难重重。在此背景下，一种名为 ValuesRAG 的新颖且有效的框架应运而生，它旨在通过检索增强生成（RAG）(面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架)与上下文学习相结合的方式，在文本生成过程中动态整合文化和人口统计知识，以解决 LLMs 中的文化一致性难题。

一、LLMs 文化偏差的现状与挑战

（一）文化偏差的表现

当前的 LLMs 主要基于西方数据源进行训练，这使其不可避免地反映出西方文化规范和社会偏见。例如在一些语言任务中，模型对不同文化背景的描述和评价可能带有偏向西方的倾向，在跨文化环境中部署时，常常会产生错误表述和刻板印象输出。即便部分国家开发了本地化的 LLMs，如中国的 ERNIE、韩国的 HyperCLOVA 以及多语言的 ChatGLM 等，这些模型同样受到各自训练数据集偏差的影响。

（二）现有方法的局