构建基于LLMs混合型大模型的先进事实性问答系统架构

1.引言

传统搜索系统基于关键字匹配，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和生成（Natural Language Generation，NLG）的能力，深入理解用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。

大模型能够回答较为普世的问题，但是若要服务于垂直专业领域，也会存在知识深度、知识准确度和时效性不足的问题。为了满足汽车行业的需求，团队投入了大量的时间和精力，构建一个强大的汽车领域知识库。

2.方案分析

2.1

结合传统搜索技术构建基础知识库

为了构建基础知识库，我们可以利用传统的搜索技术进行查询。这种方法具有以下优势：

• 较高的问答可控性：通过使用传统搜索技术，可以更好地控制问题和回答的准确性。借助精确的搜索匹配，提供更准确和可靠的答案。
• 适应常见知识库应用场景：不论是处理大规模数据、实现快速查询还是及时更新，传统搜索技术都能满足常见知识库应用场景的需求。其成熟的技术栈可以提供稳定的性能和功能。
• 技术风险较低：传统搜索技术已经得到广泛应用并积累了丰富的实践经验，能够降低技术探索的风险。

同时，利用语言模型 (LLM) 作为用户与搜索系统之间的交互媒介，能够充分发挥其强大的自然语言处理能力：

• 实现对用户请求的理解：LLM可以进行纠错、关键点提取等预处理，从而更好地理解用户的意图和问题。
• 对搜索结果进行二次加工：在保证正确性的前提下，LLM可以进一步概括、分析和推理搜索结果，以提供更全面和深入的答案。

结合两者，能够优化基础知识库的构建和查询过程，从而更高效地处理业务问题。

2.2

方案设计

​

►2.3.1 LLM

LLM（Large Language Model）具有以下主要功能：

• 理解用户问题：LLM可以对用户的问题进行理解，包括纠错和提取关键词等操作。它还能引导用户提供更多信息，以便更好地理解用户意图。
• 对本地检索结果进行二次处理整合：LLM可以对本地检索的TopK答案进行二次加工。例如，可以概括、推理等操作，以提供更全面和深入的答案。
• 具备上下文交互能力：LLM能够处理各种类型的上下文交互，比如车系比较、油耗、加速性能等各类配置相关的问题。它可以根据上下文信息来给出更准确和个性化的回答。

►2.3.2本地搜索系统

• 本地搜索系统解决了查询匹配的问题，并具备以下功能：

• ES Search：通过Elasticsearch（ES）的能力，将结构化数据接入系统，提供车系、关键词等的全文检索功能。

• Embedding Search：将文字形式的查询请求转换为数值向量形式，并接入Milvus等向量数据库，提供在线相似度查询功能。

• 去重：在搜索结果中可能存在重复内容，去重操作可以增加大模型接收的信息量，避免重复答案的出现。

• 相关性排序：针对搜索结果，进行相关性排序，选取TopK最相关的答案，以提供更精准和有用的答案。

  3.方案实现

3.1

工程架构

►3.1.1通用模块

通用模块包括以下功能：

• 问答改写：根据用户输入信息和上下文历史信息，对输入进行改写，以便更好地理解用户意图。

• 问答理解：对经过改写的用户输入进行理解，生成向量、关键词、标签、分类等信息，为后续处理提供基础。

• 召回模块：根据用户的意图和实体信息，召回相关内容，以提供更多可能的答案。

• 排序模块：通过相关性模型，对召回的内容进行排序，选择与问答最相关的topN内容，并进行数据抽取。

• 提示词模块：根据用户输入和处理流程，调用不同的提示词（prompt），为生成对话内容提供指导。

• LLM模型：根据提示词和排序生成的相关数据，生成对话内容，以提供给用户。

• 日志模块：记录请求全流程日志，用于模型训练、性能分析和案例查询等目的。

►3.1.2管理模块

管理模块包括以下功能：

• 会话管理：保存用户的历史问答信息，以便在对话过程中进行上下文的保持和引用。
• Prompt管理：配置不同场景下的提示词信息，以适应不同的用户需求和使用场景。
• 插件管理：针对不同渠道的用户，可以使用不同的插件配置，例如IM用户可以选择是否访问产品库插件。
• 日志管理：管理请求日志、性能日志和结果日志，以便进行日志的存储、检索和分析。

►3.1.3知识入库

​ 目前采用Elasticsearch（ES）作为结构化数据的存储支持，并利用ES的IK分词插件实现全文检索功能。

• 在数据向量化方面，我们使用了大语言模型生成的向量来更准确地捕捉语义相关性。向量化的处理流程如下：
• 数据导入：根据不同的数据源内容，如数据库、PDF、Word等，进行数据导入操作。
• 数据处理：对目录、无效信息等进行数据预处理，将文档切片以便更容易捕捉到语义相关的内容（文章长度越长，语义粒度越粗）。
• 段落处理：基于上下文相关性，生成段落信息。
• 模型处理：选择适配的模型对段落数据进行向量化。

​ 在存储方面，尽管许多传统数据库或存储中间件已经提供了向量化支持，但专业的解决方案是使用向量数据库，例如Vearch、Milvus等。本文中我们选择了Milvus作为向量索引的存储，根据实际情况可以选择适合的向量索引数据库。

3.2

搜索

► 3.2.1召回

当前的召回设计分为两类：

• **明文召回：**首先，通过API对用户问题进行解析，提取关键词（例如车系、品牌、分类等）。然后，利用这些关键词从ES索引中进行全文检索，找到与之最匹配的N条记录。
• **非明文召回：**在这种方法中，我们使用嵌入模型将用户问题进行嵌入，并获取问题向量。接下来，使用问题向量在Milvus中进行检索，找到与之最匹配的N条记录。

通过这样的召回方式，我们可以针对用户问题进行全文检索或基于嵌入模型的向量检索，以获取与之最相关的记录。这种设计能够提高召回的准确性和效率，为后续的答案生成和排序提供更可靠的基础。

►3.2.2相关性（TopK选取）

目前，我们采用了基于Boosting算法集成的xgboost模型作为相关性模型，其重点在于确保最终结果的稳定性和可控性。这个模型的实现与传统搜索逻辑类似：

首先，我们将查询（Query）特征、物品（Item）特征和相关性特征进行组合，同时也考虑了查询和物品之间的交叉特征。经过特征转换模块，如归一化和取对数等操作，我们将这些特征输入到xgboost模型中进行预测得分。然后，我们选取TopK个预测结果作为最终的排序。

通过这样的优化设计，我们能够更好地利用xgboost模型的强大分类能力，并确保结果的稳定性和可控性。

3.3

大模型

***►*3.3.1模型介绍

​ 我们构建了一个汽车领域的大语言模型仓颉，旨在解决看车、买车、用车、换车全流程问题。该模型基于先进的自然语言处理技术和深度学习算法，具备强大的语义理解和信息处理能力。无论是了解车型性能、比较品牌优劣，还是寻找购车建议或了解保养、维修等知识，我们的模型都能提供准确、全面的答案。

►3.3.2模型数据

为了满足汽车行业的需求，团队投入了大量的时间和精力，构建一个强大的汽车领域知识库。下面是是训练模型使用的部分数据介绍：

• 口碑文章：我们收集了大量的口碑文章，涵盖了各种汽车品牌和型号的评价和评论。这些文章包含了消费者对汽车性能、外观、舒适度等方面的真实反馈，为我们的模型提供了宝贵的参考。
• 问答数据：我们整理了大量的汽车领域问答数据，包括消费者提出的问题以及专家给出的回答。这些问答涉及到汽车购买、保养、维修等方面的知识，为我们的模型提供了广泛而丰富的信息。
• 参配品库：我们建立了一个详尽的汽车参配品库，包含了各种汽车配件和配置的信息。这些数据可以帮助用户了解不同汽车型号的配置选项，从而做出更明智的购买决策。
• 百科知识：我们清洗和过滤了大量的百科知识数据，包括来自公开领域的百科的高质量内容。这些数据涵盖了汽车行业的历史、技术、发展趋势等方面的知识，为我们的模型提供了全面而准确的背景信息。
• 网页和书籍数据：我们还整理了大量的网页和书籍数据，其中包含了关于汽车领域的专业知识和研究成果。这些数据来源广泛，覆盖了汽车行业的各个方面，为我们的模型提供了多样化的学习材料。

通过对以上数据的深度清洗和过滤，我们的模型已经取得了令人瞩目的训练效果。它能够准确理解和回答与汽车相关的问题，提供有用的建议和信息，帮助用户更高效地处理业务问题。

►3.3.3模型训练

大语言模型训练采用了一系列创新的技术，包括 LoRA、QLoRA、RoPE scaling 插值、DPO training 以及 dataset streaming。

首先，采用了 LoRA 和 QLoRA 技术，这两种技术都能有效地减少内存和 GPU 的使用，从而缩短训练时间。这意味着我们可以更快地处理数据，为公司节省宝贵的时间和资源。

其次，使用了 RoPE scaling 插值技术来扩展 LLaMA 模型的上下文长度。这使得我们的模型能够更好地理解和处理复杂的语言环境，从而提供更准确的结果。

此外，还采用了 DPO training 技术来简化 RLHF。通过只需要训练单独的 DPO 模型，我们成功地替代了 RLHF 的奖励模型+PPO 强化模型，解决了 RLHF 训练极不稳定，超参敏感，调参困难的问题。这使得我们的模型训练过程更加稳定，也更容易进行参数调整。

最后，使用了 dataset streaming 技术实现大模型流式训练。这一技术解决了大模型数据集加载内存的开销问题，明显提升了训练速度。这意味着我们可以更快地处理大量数据，带来更高的效率。

3.4

效果评测

为了满足汽车领域的特有评测指标，通过构建了汽车领域的专业评测集，自研大模型在汽车领域远超开源模型，并在通用领域与主流开源模型持平。以下是我们部分评测项：

►3.4.1评估标准

►3.4.2汽车领域评测集

• exam：涵盖车系品牌、参配等相关信息，判断是否能够准确理解和回答相关问题能力。

• 领域情感：对于用户在汽车领域的情感表达，判断情感分析和信息反馈能力。

• 类目：针对汽车领域的不同类目，判断是否具备丰富的知识和理解能力。

• auto_rc、qcr_rc：这两个评测项用于判别汽车领域的阅读理解任务。

• 领域问答：涵盖领域内各方向问题

***►*3.4.3通用领域评测集

​ 除了在汽车领域的评测，在通用领域的评测集上也做了相关对比评测。以下是一些评测集的示例：

• afqmc：句子对匹配任务，判断两个句子之间的关系能力。
• ocnli：自然语言推理任务，对给定的前提和假设进行推理和判断。
• weibo：微博文本分类任务，对微博文本进行准确分类判断。
• c3：中文阅读理解任务，理解并回答相关问题能力。
• cmrc：机器阅读理解任务，阅读理解的能力。
• harder_rc：更具挑战性的阅读理解任务，判断应对复杂的问题和场景的能力。
• 通用问答：涵盖知识问答、写文章、推理、娱乐等问答知识

​ 在汽车垂直领域取得了明显的效果，当然，在评测时也出现了一些模型幻觉、格式异常等情况，我们也在对模型进行持续的迭代和优化。

3.5

结果整合

​ 结果整合，可以对本地搜索系统返回的结果进行进一步加工和优化，充分发挥LLM的多项能力，从而使文章表述更加精炼明确，提高文章的可读性和信息传达效果：

• 总结和概括：对搜索结果进行总结和概括，提取出关键信息，使其更具有可读性和易理解性。

• 格式整理：进行格式化整理，使其呈现方式更加清晰和统一，提高用户阅读体验。

• 去重和翻译：排除搜索结果中的重复内容，确保给用户呈现唯一性的答案。同时，LLM还支持翻译功能，可以将搜索结果翻译为用户需要的语言，满足多语言环境下的需求。

• 上下文分析和处理：通过分析会话历史和提取上下文信息，LLM能够更好地理解用户意图，并在结果整合过程中考虑到上下文的影响。这使得生成的答案更加准确和个性化。

4.示例展示

以参配场景为例：

23 款奔驰 GLC260 车身尺寸是多少？

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宝马 3 系综合油耗是多少？

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GL8 的后备箱能放下行李箱和婴儿车吗?

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朗逸 1.2t 动力够用吗？

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5. 总结

​ LLM+搜索架构融合了意图理解、智能搜索、结果增强等模块。深入理解用户指令，精确驱动查询词的搜索，结合大语言模型技术来优化模型结果生成的可靠性。通过这一系列协同作用，大模型实现了更精确、智能的模型结果回答，通过这种方式减少了模型的幻觉。

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