超详细！！传统 NLP 算法结合大模型私有化部署简易知识问答体系工程实践

作者：京东科技开发者

2024-11-26
北京
本文字数：3580 字
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作者：京东物流郭卓勋

一、业务背景

在物流私域体系构建中，形成了多个微信群生态，需要投放自动回复机器人来自动化回复用户问题，希望能够用最小的成本满足基本问答。由于需要从头开始自建全流程算法问答体系，需要面临一下几个问题：

1.数据不外流：用户数属于隐私数据，不可以直接调用外部 API 接口，防止数据泄露。

2.回答准确：用户提问各种各样，需要精准匹配用户问题，避免“答非所问”。

3.大模型幻像：面对直接 ToC 业务，尽可能避免大模型产生“幻觉”，机器人已读乱回容易为公司招致法律风险。

二、技术方案

项目背景：

当前现有数据为业务方提供的 200+条左右的问答数据，我们需要根据用户的 query 来匹配问答库中最相似的知识，并整合成标准回答，返还给用户。整理流程分为召回，精排，改写，总共三个过程。

技术细节

（1）数据清洗

业务方所提供数据不甚规整，是客服人员手工写的 excel 表格，格式很随意，需要花费一些时间将数据清洗成指定格式，我们希望的格式为 query-answer 对：

{"query": "更换电池时是否有旧电池回收的服务？", "answer": "电池更换时会提供一个旧电池回收的价格链接，所以更换下来的电池是不需要寄回的哦~"}

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这样构造数据集的好处：

•能够更方便为 DNN 模型构造正负样本标注。正样本就是本条 query 对应的 answer，负样本就是随机选取 10 个其他 query 对应的 answer

•能够同时利用 query 语义信息和 answer 语义信息，能够匹配用户提问更加精准。

（2）数据增强

◦为什么要做数据增强？

1.现有数据量太少，难以用于支撑模型训练，需要增加数据量。

2.并且用户提问方式复杂多样，query 改写有助于增加模型命中正确答案概率。

3.同一条 answer 中可能包含了多个知识点，可以把这些涵盖的知识点进行拆分，形成多个 query- answer 对，丰富知识文本库能够覆盖的范围。

◦具体怎么做的数据增强？

利用大模型的生成能力对训练数据进行改写和增加，我们提供一个示例 prompt，具体可根据业务场景进行改写。值得注意的是，{question_num}这个变量为 answer 的 token 总数除以 40，即每 40 个 token 生成一个 QA pair。这样能够尽可能的保证长文本被切割为多个知识点。

zh_prompt_template = """如下三个反引号中是{product}的相关知识信息, 请基于这部分知识信息自动生成{question_num}个问题以及对应答案

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    {knowledge}

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要求尽可能详细全面, 并且遵循如下规则:1. 生成的内容不要超出反引号中信息的范围2. 问题部分需要以"Question:"开始3. 答案部分需要以"Answer:"开始"""

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◦最终整合的数据形式如下：

▪对该数据，仅需按比例切割为训练集和测试集数据即可。

▪注意：可能会有同学有疑问，由于该部分数据已经被增强过，即同一个原始 QA pair 经过增强后可能产生多个相似的衍生 QA pair，这样的数据随机进入训练集和测试集会不会导致数据穿透、评估结果虚高？我仔细思考了一下这个问题，结合业务场景，我认为过拟合（overfit）是一个相对过程，我们的目标就是把测试集最大程度接近于线上数据，并非认为线上数据完全是陌生数据。对训练集中的类似数据能够正确识别，也算做模型的正向效果，故不认为有数据穿透的风险。

Question: 甲醛治理所用的光触媒有什么作用？Answer: 甲醛治理通常需要用到的工具包括气泵，标准的药剂有三种：甲醛捕捉剂、TVOC清除剂和光触媒。=====Question: 佳能打印机使用的定影方式是什么？Answer: 佳能打印机使用的是高温定影方式。这种方式通过高温加热使墨粉附着在纸张上，从而完成打印过程。然而，这种高温定影方式不适用于打印不干胶，因为不干胶在加热过程中会融化，可能会损坏打印机。

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    =====    Question: 对于C3326及以上机型，扫描处一次可以放多少张纸？    Answer: 您好，对于C3326及以上机型，扫描处最多可以放100张纸一起扫描。

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=====Question: 使用服务+ 的光触媒技术除甲醛的效果如何？Answer: 您好，我们使用进口光触媒技术，除醛率可高达97%，并且会出具国家认证的权威CMA检测报告。我们的药剂经过权威检测机构检测，对人体无害。在不添加新污染源的前提下，治理达标后5年内，如有任何问题，您可以随时联系专家免费上门勘察。所有工程师均受过专业培训和严格评选认证，治理工具为原装进口设备。

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（3）模型训练

模型部分为两个部分：召回+精排。召回层结合了传统 BM25 倒排索引和向量索引互补的多路召回方法，精排层采用了复杂度更高的 DNN 基础的 rerank 模型，返还最高相似度答案传递给大模型作为背景知识，再把大模型改写后的回答返回消费者。

◦BM25 召回： 倒排索引是一种比较传统的文档检索方法，主要方法是首先对用户输入文本进行分词，然后通过 BM25 公式进行打分，原理不详细介绍了，感兴趣同学可自行学习。

倒排召回的核心还是关键词命中逻辑，通常具有检索速度快、可解释性强等优点。但是，该方法和现有 NLP 模型相比，缺乏对语义信息的理解，无法理解“一词多义”等情况，容易产生语义层面的大幅偏差。

◦向量召回：

1.为了解决倒排召回语义理解不佳的问题，通常需要结合向量召回来弥补。由于向量召回多由语言模型构成，包含了对文本语义信息的理解，语义相近即可命中，无需 term 精准匹配。但是，向量召回缺乏对专业词汇的理解、可解释性弱、“一词多义”召回不全，这些又可以通过倒排索引弥补。故两种召回方法相辅相成。

2.向量召回模型工业实践中应用较多的还是 Bert 为基本框架的变体，比如 sentence- Bert 等模型作为文本 embedding 获取方式。（此处没有采用现有大模型来抽象 embedding，主要是因为考虑到一方面微调大模型需要更多的计算资源，GPU 资源紧缺；另一方面考虑到服务部署生产会实时生成用户问答的 embedding，这样直接把消费者信息传给大模型 API 有合规的问题。）

3.该模型的主要原理是抽象 query 和 answer 成为 embedding 向量表征，再计算 cos- similarity 或者直接 concat 向量，用于下游任务计算。为了最终计算用户 query- answer 的余弦相似度，故采用了 cos-similarity 作为训练目标。此为向量召回的原理部分（论文链接挂在文末）。

◦精排模型：

◦精排模型（重排模型）往往需要结合多路召回的结果，而多路召回的结果又不在同一个评分体系下，因此直接结合多路召回结果可能会差强人意。所以，我们决定再训练一个排序模型来对候选结果进一步打分，此处，可以对比一下向量召回模型和向量重排模型的主要差别。此处截取了 aws 技术文档的介绍，我觉得比较合理：左侧为向量召回模型（双塔结构），只有当 query 和 answer 分别做了 embedding 之后才会开始交叉，也就是全连接；而 rerank 模型（右侧）并不会分别对 query 和 answer 做 embedding，而是在输入端就会把文本进行拼接，用[SEP]分割不同句子，直接对拼合后的长 sequence 每个 token 做 embedding，也就是从底层就开始交叉，这样作会使模型参数量急剧增加，模型复杂度直线升高，适用于召回后的小样本数量排序。

•输出阶段：

◦为了避免模型“答非所问”或者“语言生硬”，我们不能把知识库中的知识直接返还给用户，因为可能发生“用户所提问问题本身就不存在于知识库中”的问题，这种情况即便返回最相近的答案也不是用户期望得到的答案。另外，预置于知识库中的回复难免生硬、不变通，即便回答内容正确但是如果表达方式不佳，也会非常影响用户体验。基于这种考量，我门把模型选择出来的 QA pair 和用户真实 query 当作背景知识再次喂给大模型，由大模型进行二次改写，来生成最终答案。

◦另外，为解决用户提问不存在知识库中情况，需设置“拒答”兜底逻辑，避免“已读乱回”。我们需要根据具体业务场景获得拒答相似度阈值，当最高相似度文档仍低于设定阈值的情况，判定模型拒答。

（4）效果评估

下面仅展示几个向量召回对比效果的 demo，用来直观感受一下 finetune 前后的效果。由于本实验同时利用了训练集数据中的 query 和 answer 数据，故向量召回分为了 qq（query-to-query）和 qa（query-to-answer）两种：

•qa 召回对比 finetune 前后效果（左：未 finetune & 右：finetune 之后）：