随着 ChatGPT 等大语言模型(LLM)的不断发展，越来越多的研究人员开始关注语言模型的应用。

其中，检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种针对知识密集型 NLP 任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息，并将这些信息与 LLM 的生成能力结合，从而提高生成的准确性和可靠性。这种方法可以用于实现各种知识密集型 NLP 任务，如问答、文摘生成、语义推理等。

本文将从解决优化 RAG 系统里的一个具体问题出发，通过展示使用 LLM Prompt Engineering 的方法，来解析传统 NLP 的问题。

01.

解决方案初探

开源项目 Akcio（https://github.com/zc277584121/akcio） 就是一套完整的 RAG 问答系统，用户导入各类私有专业知识，就可以构建专业领域的问答系统。

｜Akcio 的架构图。专业知识是各类 Documents，通过 DataLoader 导入进 Store。在每次提问 Question 后，LLM 可以结合召回知识，加上 LLM 自身的自然语言生成能力，给出对应的回答。

举个例子，比如我们将一篇名为《2023 大模型落地进展趋势洞察报告》的文章，将它导入 Akcio，就可以问它这篇报告里的问题了，比如：

2023年，大模型行业的应用场景可以分为哪几类？

通过一些召回策略，在 Store 里召回出了《报告》中，与问题最相关的 3 条原文片段：

['在2023年，大模型行业的应用场景可分为生成和决策两类应用场景,决策场景预期业务值更高。',
'大模型行业的生成场景主要有对话交互，代码开发，智能体等。',
'NLP的应用场景有文本分类，机器翻译，情感分析，自动摘要等。']

很显然，最有用的片段是第一条，但没关系，Akcio 会把这 3 条都作为 context，去问 LLM，比如它是这样问的：

请根据下面知识回答问题：

知识：

在2023年，大模型行业的应用场景可分为生成和决策两类应用场景,决策场景预期业务值更高。
大模型行业的生成场景主要有对话交互，代码开发，智能体等。
NLP的应用场景有文本分类，机器翻译，情感分析，自动摘要等。

问题：

2023年，大模型行业的应用场景可以分为哪几类？

LLM 就可以给出合理的回答:

大模型行业的应用场景可以分为生成和决策两类应用场景。

这样的话整条链路就走通了。这套架构逻辑看似并不复杂，但如果深入到开发过程中，就会发现其中有一些难点需要解决。

比如在多轮对话的情况下，就需要解决一个问题：如果在最新一轮的提问，里面有些指代上文的代词，那么如果直接用这个问题去做召回，很可能会召回错误的知识，比如：

问1: 2023年，大模型行业的应用场景可以分为哪几类？
答1: 大模型行业的应用场景可以分为生成和决策两类应用场景。
问2: 它们有什么区别，能举例说明吗？

这里的“它们”很显然指的是“生成和决策两类应用场景”，问题的原意是“生成和决策场景有什么区别，能举例说明吗？”。但如果直接用这个问题“它们有什么区别，能举例说明吗？”去做召回，那很有可能召回的是比如这样的知识片段：

['BERT和GPT都是NLP领域的重要模型，但它们的设计和应用场景有很大的区别。',
'大模型和小模型的区别在于其规模和复杂度。大模型通常具有更多的参数和更复杂的结构，需要更多的计算资源和时间来训练和推理。而小模型则相对简单，参数较少，训练和推理速度较快。',
'但没有更多的信息来区分这两个产品，因为它们看起来非常相似。']

显然主体错了，那用这些召回的知识肯定也就不对了，LLM 利用这些无用的知识也不用给用户很好的回答了。

那么要解决这个问题有什么好的办法呢？

首先可以想到的是NLP领域中的一个常见任务：指代消解（Coreference resolution）。指代消解是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，用于确定文本中指代相同实体的词语。该任务旨在识别代词、名词短语等，将它们与先前提到的实体关联起来。例如，在句子“John saw Mary. He waved to her.”中，coreference resolution会将“He”和“John”以及“her”和“Mary”归纳为同一实体。

也许这个任务可以帮助我们解决这个问题，但经过实践发现，无论是通过 spacy，还是 huggingface，目前的开源模型，处理指代消解这个任务都有一定的局限性，只能处理比较简单的场景，比如：

问1:大模型是什么？
问2:它有什么用？

可以找出“它”指的是“大模型”。然而，对于复杂的指代，却不能识别出来，比如：

问1:GPT3是什么？
问2:GPT4又是什么时候发布的？
问3:二者有什么区别？后者有什么优势？

没法识别出“二者”指的是 GPT3 和 GPT4，“后者”指的是“GPT4”。再比如：

问1:GPT4又是什么时候发布的？
答1:GPT4是在 2023 年发布的
问2:这一年在计算机视觉有什么进展？

没法识别出“这一年”指的是“2023年”。

也就是说，现有的 NLP 小模型，只能处理识别“它”，“他”，“她”，“这个”等简单的代词，而对于复杂的指代表述，没法识别处理。

那该怎么办呢？对于复杂语言场景，也许最好的处理就是用大模型，毕竟 ChatGPT 火爆时可是号称是“让 NLP 不存在的”的终极武器。于是，我们可以尝试，让 LLM 来做这个指代消解任务。