大模型在问答领域的深度探索与实践

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在问答领域的应用日益广泛。本文将从传统答疑机器人的痛点出发，探讨如何通过大模型技术优化答疑机器人，并分享百度在数据库运维领域构建智能问答系统的技术实践。

一、传统答疑机器人的痛点

传统答疑机器人主要基于多级目录分类和传统关键词检索方式，这种方式存在明显的局限性。用户需要慢慢翻到想了解的知识，或者通过关键词在知识库中找到相关信息，但往往不能快速准确地找到想要的答案。因此，如何提升答疑机器人的准确性和效率，成为亟待解决的问题。

二、大模型在问答领域的探索

1. Embedding技术

Embedding是一种向量化方法，可以将文本、图像、视频等数据转换为向量，同时保留数据之间的语义关系。在问答领域，Embedding技术可以用于将问题和答案转换为向量，并存储在向量数据库中。当用户提问时，可以将问题转换为向量，并在向量数据库中找到最相似的答案。这种方法对于原始问题或细微修改的问题，可以快速准确地找到答案，但向量距离的阈值把控和无关问题的拒绝回答机制是难点。

rag-">2. RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是知识问答领域业内落地最多的实践之一。RAG将“查资料”和“写答案”两个步骤结合在一起，先用检索系统找到与问题相关的资料，再用大模型编写详细的答案。这种方法可以提高AI回答垂直领域问题的准确性，但耗时较长，且存在幻觉情况，即偶发的答非所问。

3. 垂域模型微调技术

垂域模型微调技术是使用少量标注好的领域数据来训练基座大模型，以获得可处理专属领域任务的专有模型。这种方法可以针对特定领域进行优化，提高模型的准确性和效率。但微调过程需要高质量的数据和大量的资源，且容易过拟合和灾难遗忘。

三、百度在数据库运维领域的实践

百度在数据库运维领域构建了智能问答系统，旨在帮助数据库运维工程师高效获取数据库知识，并做出快速准确的运维决策。该系统采用了大模型技术，并结合了传统搜索技术构建基础知识库。通过向量化和存储等技术手段，该系统能够高效地处理用户请求，并生成具有逻辑和完整性的答案。

在具体实践中，百度采用了以下技术手段：

• 数据源加载和解析：使用LangChain支持的文档加载方法，对PDF、CSV、Markdown等格式的文档进行加载和采集，同时支持Selenium和BeautifulSoup爬取网页内容。
• 文本分片：将原始知识库拆分成独立、较短的文本块，每个文本块作为问答的最小记录。采用Markdown或HTML方式进行切分，提高了对文档内容的感知能力。
• 文本向量化：选择文心的Embeddings模型进行文本向量化，提高了向量的质量和效果。同时，使用百度智能云自研的BES作为向量数据库，提高了查询性能和资源利用效率。
• 用户问题向量化与向量检索：对用户问题进行向量化计算，并在向量数据库中进行相似性计算，召回相似度最高的文本分片。通过二次加工和LLM总结概括能力，完成最终答案的生成。

四、总结与展望

大模型在问答领域的应用仍处于初级阶段，但已经展现出了巨大的潜力和价值。通过Embedding、RAG、垂域模型微调等技术手段，可以不断优化答疑机器人的性能和效率。同时，结合传统搜索技术和领域知识库构建，可以进一步提高AI回答问题的准确性和可靠性。

在未来，随着大模型技术的不断发展和完善，相信问答系统将会更加智能化和人性化。例如，通过引入情感分析和对话管理等技术手段，可以让问答系统更好地理解用户的意图和情感需求，提供更加贴心和个性化的服务。此外，结合更多的领域知识和实践经验，可以进一步拓展问答系统的应用场景和范围，为更多领域和行业提供智能化解决方案。

在具体的产品应用中，如千帆大模型开发与服务平台，就提供了丰富的AI模型和应用开发能力，可以帮助企业快速构建和部署智能问答系统。通过该平台，企业可以轻松地实现模型训练、调优和部署，以及数据的采集、处理和存储等操作。这不仅大大降低了开发门槛和成本，还提高了系统的可扩展性和可维护性。因此，千帆大模型开发与服务平台等类似产品将成为未来智能问答系统发展的重要支撑和推动力量。