LLM应用实战:当KBQA集成LLM

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
简介: 项目是关于一个博物馆知识图谱,上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块,如NLU、指代消解、实体对齐等任务,完全由LLM实现,本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的,遂开展了项目研发工作

1. 背景

应项目需求,本qiang~这两周全身心投入了进去。

项目是关于一个博物馆知识图谱,上层KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块,如NLU、指代消解、实体对齐等任务,完全由LLM实现,本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的,开展了项目研发工作。

注意,此篇是纯纯的干货篇,除了源码没有提供外,整体核心组件均展示了出来。也是这两周工作的整体总结,欢迎大家查阅以及加关注(不强求哈~)

2. 整体框架

整体框架.jpg

整体思想还是遵循RAG策略,从图谱召回候选背景知识,让LLM进行润色回答

具体的流程如下:

(1) 用户提问:已发现的体重最大的肉食性恐龙是什么

(2) 对齐模块。

对齐模块的主要作用是针对问题与知识图谱中的实体、概念、关系、属性进行对齐。

其中候选概念、候选属性、候选关系在图谱中的数量是少量有限的,而实体的数量可多可少,因此候选概念、候选属性、候选关系可以在查询hugegraph后,直接拼到对齐prompt中(对齐的prompt预留了占位符),而实体则需要进行预筛选,筛选的方式是通过问题query与实体名进行语义相似度比较,通过语义相似度引擎实现,比如simbert, bge, gte等开源模型,预筛选后的少量实体可以拼接到对齐prompt。

对齐的prompt增加要求和few-shot示例,可以解决常见对齐问题,比如实体、概念、属性、关系存在缺字、多字、相似字等情况。

(3) 对齐模块经过LLM进行对齐,输出对齐结果。

本示例的对齐结果为:(属性-等于-体重)且(属性值-等于-最大); (属性-等于-食性)且(属性值-等于-肉食性);(概念-等于-恐龙)。

(4) 对齐校准模块。

对齐校准模块主要针对LLM对齐结果进行二次校对,解决的问题如下:

1) 一些LLM将概念与实体混淆的情况;

2) 与图谱中的实体、概念、属性、关系进行对齐匹配;

3) 实体名和概念名重复时,二者均进行召回等

(5) 解析及溯源模块

解析模块:

针对校准后的对齐结果,执行解析模块,解析模块会基于对齐结果进行判断,该执行如下哪种解析,候选的解析列表有:纯实体解析、纯概念解析、实体-属性解析、概念-属性解析、属性-属性值解析、属性-属性值-概念解析等。

(Ps: 候选解析列表是分析了大量数据之后,抽象出来的解析列表,常见的问答基本就涵盖在这些列表中)

每个解析模块会有不同的解析逻辑,例如:

1) 纯实体解析:会将查询hugegraph得到的实体作为背景知识提供给LLM,如介绍下霸王龙

2) 纯概念解析:会查询概念下有哪些实体,且仅列出实体名称作为背景知识提供给LLM,如恐龙都有哪些?

3) 实体-属性解析:会查询实体对应的属性或关系,并作为背景知识,如霸王龙有多重多高?

4) 概念-属性解析:会查询概念下实体的属性信息作为背景知识,如恐龙目下动物的体重分别是多少?

5) 属性-属性值解析:会查询属性对应属性值的信息,并作为背景知识,如肉食性的动物有?

溯源模块:主要功能就是从图谱中查询的结果,需要返回图谱对应的实体id、概念id、属性等

6) 问答模块

通过将解析后的背景知识以及用户的问题,经过问答prompt,然后调用LLM进行润色回答。

PS:

对齐prompt调用大模型是非流式输出,因为对齐结果不需要实时同步给用户;

问答prompt调用大模型是流式输出,因为问答结果需要实时同步给用户

3. 优缺点

(1) 优点

1) 整体架构简单,仅需要2个prompt,与LLM仅交互2次

2) 解析模块基于多数据集进行抽象,可覆盖多数查询场景

3) 针对未覆盖的场景,解析模块可支持快速扩展适配

4) 迁移新图谱时,业务只需要更改prompt即可,对业务相对友好

(2) 缺点

1) 首字响应时间主要耗时在对齐prompt与LLM的交互中,因为需要对齐完整输出结果

2) 概念、属性、实体对齐集中在1个prompt中,所以prompt的长度较长

4. 多轮问答实现

实现的思路如下:

1) 缓存历史问题以及缓存历史对齐的实体或概念,如可以缓存最近10轮的用户问题以及对齐结果

2) 针对指代消解、语义对齐prompt调优,且多轮问答的prompt也集成在对齐prompt中(因此,对齐prompt任务十分繁重)

具体示例如下(从对齐prompt截取了部分,第一次输入参考为空):

历史输入信息:

```

输入:盐都龙喜欢吃什么

参考:

输入:喜欢生活在什么地方

参考:盐都龙

输入:三角龙是植食还是肉食

参考:盐都龙

输入:有什么本事

参考:三角龙

输入:普尔塔龙多重

参考:三角龙

```

 

现在请回答:

输入: 吃什么

参考: 普尔塔龙

输出:

具体的效果可以查阅下面章节中的效果示例。

5. 效果

图谱三元组总量3000+,测试样例共计385条,其中单轮问答340条,多轮问答45条

(1) 单轮问答效果,准确率93%+

一阶问答

华阳龙的头骨化石是在哪里发现的

华阳龙的头骨化石是在中国四川省发现的。

判断问答

恐爪龙有4米长吗

恐爪龙的身长是3.5米左右,没有4米。

对比问答

三角龙和姜氏巴克龙谁更重

三角龙更重。

条件问答

化石在四川发现的恐龙有哪些

最大体型的长羽毛恐龙是二连巨盗龙。

组合问答

单爪龙身长体重多少?

单爪龙的身长是1~1.2米,体重约3.5千克。

(2) 多轮问答效果,准确率93%+

1) 示例1:缺字情况

问:普尔塔多重

答:普尔塔龙的体重是75吨。

问:吃什么

答:普尔塔龙是植食性的

2) 示例2:错字情况

问:河堤列龙生活在什么地方

答:河堤猎龙生活在英国的怀特岛和奇尔顿岭。

问:它是什么时候的恐龙

答:河堤猎龙是早白垩世,巴雷姆期的恐龙。

3) 示例3:较困难的指代消解

问:三角龙是植食还是肉食

答:三角龙是植食性的。

问:有啥本事

答:三角龙的能力是快速奔跑。

问:和肿头龙比,谁更长一些?

答:三角龙的身长为8米,而肿头龙的身长为4~6米。因此,三角龙更长一些。

问:那它的体重是多少?

答:三角龙的体重是6.1~12吨。

6. 答疑解惑

(1) 候选实体、候选概念、候选属性如何动态加载至prompt?

解:prompt预留占位符,代码解析时进行格式化

(2) 概念、属性数量有限,可以全部写在prompt,但如果实体有1W个呢?

解:基于sim进行候选实体召回策略

(3) 如何实现流式输出

解:基于tornado的websocket框架,结合异步框架asyncio以及python的yield、next等方法实现

(4) 非流式调用LLM出现网络不稳定导致超时,如何解决?

解:增加重试机制

(5) 对齐结果如何进一步保障?

解:增加对齐校准模块

(6) 如何减少频繁调用hugegraph

解:预先加载图谱至内存,然后使用python的lru_cache缓存机制

(7) 如何提高属性、概念、实体对齐的准确率,比如多字、缺字、相近字等?

解:对齐prompt增加要求以及few-shot

(8) 如何解决实体文字完全不一致,但指的同一个实体的情况,比如霸王龙和雷克斯暴龙?

解:通过图谱的别名维护,且当前别名与正式名地位相同

(9) 溯源是如何实现的?

解:在每个解析分支中,基于解析结果增加对应图谱的信息

(10) 如何实现最大、最小之类的查询,如体重最大的植食性恐龙是哪个?

解:对齐结果:(属性-等于-体重)且(属性值-等于-最大)且(概念-等于-恐龙)

解析逻辑:筛选恐龙概念下实体 -> 食性为植食性的实体 -> 其中体重最大的

(11) 如何实现关系的推理,比如鱼石螈演进关系的演进关系是?

解:原始图谱关系:鱼石螈 -> 演进关系 ->蜥螈 -> 演进关系 -> 异齿龙

对齐结果:(实体-等于-鱼石螈)且(属性-等于-演进关系);(属性-等于-演进关系)

答案:鱼石螈的演进关系是蜥螈,而蜥螈的演进关系是异齿龙。

(12) 为什么说解析模块便于快速扩展?

解:实体、概念、属性查询接口均封装为独立方法。

(13) 对比类、判断类的问题回答如何更加口语化?

解:问答prompt调优

(14) 如何快速定位问题?

解:增加debug机制,即接口调用时,debug机制会将每个阶段的处理结果均记录下来,并返回。

(15) 目前支持多少轮问答?

解:理论上支持N多轮,且N支持配置

(16) 如何提高指代消解的准确率?

解:对齐prompt增加历史的参考实体或概念

7. 遗留的问题

(1) 基于属性值查实体未实现,分析部分badcase,属于此类情况

(2) 路径查询未实现,因为当前图谱关系数量极少

8. 总结

一句话足矣~

本文主要是KBQA方案基于LLM实现,主要模块包括对齐、解析、润色、多轮问答等内容,而且基于业务测试集效果相对较好。

纯纯的干货篇!!

 

目录
相关文章
|
17天前
|
机器学习/深度学习 运维 前端开发
集成学习方法:Bagging与Boosting的应用与优势
集成学习方法:Bagging与Boosting的应用与优势
9 0
|
17天前
|
Java 数据库连接 数据库
Spring Boot与MyBatis的集成应用
Spring Boot与MyBatis的集成应用
|
7天前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
LLM代理应用实战:构建Plotly数据可视化代理
构建数据可视化代理解决了LLM(大型语言模型)在理解和生成定制图表时的局限性。代理提供DataFrame信息和自定义样式工具,简化与LLM的交互。选择了Plotly而非Matplotlib,因其交互性和Web渲染能力更适合现代可视化。代理通过元数据索引了解数据集详情,并根据样式指示生成符合特定审美的图表。通过ReActAgent和Groq模型,代理能理解用户指令,生成准确的Plotly代码,从而创建定制图表,提高了数据可视化的效率和准确性。
16 1
|
13天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
【7月更文挑战第2天】AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
|
1天前
|
前端开发 JavaScript API
探索Python Django中的WebSocket集成:为前后端分离应用添加实时通信功能
【7月更文挑战第17天】现代Web开发趋势中,前后端分离配合WebSocket满足实时通信需求。Django Channels扩展了Django,支持WebSocket连接和异步功能。通过安装Channels、配置设置、定义路由和消费者,能在Django中实现WebSocket交互。前端使用WebSocket API连接后端,实现双向数据流,如在线聊天功能。集成Channels提升Web应用的实时性和用户体验,适应实时交互场景的需求。**
15 6
|
14天前
|
NoSQL Java MongoDB
Spring Boot与MongoDB的集成应用
Spring Boot与MongoDB的集成应用
|
8天前
|
数据采集 存储 算法
ScrapySharp框架:小红书视频数据采集的API集成与应用
ScrapySharp框架:小红书视频数据采集的API集成与应用
|
12天前
|
前端开发 JavaScript
vue3【实战】创建项目、创建并提交代码到远程仓库,安装 SASS, 清除浏览器默认样式 reset-css, 清除模板代码,提升开发效率的必要集成
vue3【实战】创建项目、创建并提交代码到远程仓库,安装 SASS, 清除浏览器默认样式 reset-css, 清除模板代码,提升开发效率的必要集成
19 0
|
13天前
|
敏捷开发 监控 Devops
探索自动化测试的利剑:持续集成与持续部署(CI/CD)在软件测试中的应用
在软件开发的快速迭代中,传统的手动测试方法已经无法满足效率和质量的双重需求。本文将深入探讨如何通过实施持续集成(CI)和持续部署(CD)来优化自动化测试流程,提升软件交付速度及质量保证水平。我们将分析CI/CD在测试中的关键作用,并通过实际案例数据展示其对提高测试覆盖率、缩短反馈周期和增强开发协作的积极影响。
31 0
|
15天前
|
存储 NoSQL Java
Spring Boot与Neo4j图数据库的集成应用
Spring Boot与Neo4j图数据库的集成应用