基于大语言模型的多意图增强搜索
随着人工智能技术的蓬勃发展,大语言模型(LLM)如Claude等在多个领域展现出了卓越的能力。如何利用这些模型的语义分析能力,优化传统业务系统中的搜索性能是个很好的研究方向。
在传统业务系统中,数据匹配和检索常常面临诸多挑战,例如用户使用门槛高、业务变化适应性差以及搜索匹配效果不佳。生成式AI的出现为这些问题提供了新的解决方案。
传统搜索系统的局限
- 用户的使用门槛较高,必须了解系统提供的查询的每个条件的含义,还需要了解不同条件的组合方式。结构化的查询,无法适应自然语言的模式,也很难贴近人的自然想法,例如查询上海徐汇区有哪些三甲医院,传统查询模式,你必须要分解成多个不同的条件:省市、区域、机构类型、机构级别等。显然用户必须要熟悉和符合业务系统要求,非常不方便。
- 很难适应业务变化,当业务对象发生变化的时候,需要增加和修改条件,就必然导致整个 UI 的变化和修改,开发成本上升。
- 传统搜索算法,无法通过语义层面进行分析和理解,导致匹配和搜索效果不佳,例如系统记录里有一家北京 306 医院,如果用户输入三零六可能就无法匹配到这家医院,从而无法查询到结果。再例如:系统记录里有一家虹桥医院,如果用户输入拼音 hongqiao
hospital ,传统系统也无法应对这种查询。甚至有时候多几个空格也会导致搜索结果出错。
大语言模型的优化方案
意图识别与智能匹配
利用大语言模型如Claude,我们可以对用户输入进行意图识别,并智能匹配相关数据。这一过程主要分为两个部分:
- 意图识别:通过语义分析能力,识别用户输入的意图,并进行格式化输出。
- 匹配处理:根据识别的意图,选择适当的检索方式,如传统RAG模式或Text2SQL。
方案架构
基于Amazon的解决方案架构,构建一个智能检索系统。
当然,可以更进一步对不同的文件进行类别划分,利用意图分类器提高应答得准确率。
实践案例
多意图识别
以下是一个多意图识别的代码示例,展示如何根据用户问题生成JSON格式的结果:
def intent_recognizer(user_question):intents = {"search_name": "只查询机构名称","search_name_with_attribute": "查询机构名称的同时有相关属性限制","search_with_attribute": "根据属性查询医院列表","other": "未知意图"}# 模拟意图识别逻辑if "医院" in user_question:intent_type = "search_name"elif "状态" in user_question:intent_type = "search_name_with_attribute"elif "有哪些" in user_question:intent_type = "search_with_attribute"else:intent_type = "other"return {"intent": intent_type,"description": intents[intent_type]}# 示例
user_question = "上海第一人民医院"
result = intent_recognizer(user_question)
print(result)
增强召回
接下来是一个增强召回的示例,展示如何从候选机构列表中筛选出与用户问题最相关的机构:
def filter_institutions(candidate_list, user_question):# 假设的候选机构列表institutions = [{"code": "776446", "name": "药店A", "address": "康宁路"},{"code": "436446", "name": "药店B", "address": "柳营路"}]# 根据用户问题筛选相关机构relevant_institutions = [inst for inst in institutions if user_question in inst["address"]]return {"kept": [inst["code"] for inst in relevant_institutions],"removed": [inst["code"] for inst in institutions if inst not in relevant_institutions]}# 示例
user_question = "康宁路有什么药店?"
result = filter_institutions(candidate_list, user_question)
print(result)
结论
通过结合大语言模型的语义分析能力和智能匹配技术,能够显著提升传统业务系统中的搜索性能,降低用户使用门槛,同时提高系统的适应性和匹配精度。随着技术的不断进步,生成式AI将在更多领域发挥重要作用。
参考文献
大语言模型的多意图增强搜索
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DNS服务器
DNS服务器 一、DNS简介: DNS(Domain Name System)是一种用于将域名解析为IP地址的系统。 在DNS中,正向解析将域名转换为IP地址,而反向解析将IP地址转换为域名。正向解析是DNS系统最常用的解析方式,它允许…...
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【常用知识点-Java】启动新进程
Author:赵志乾 Date:2024-07-05 Declaration:All Right Reserved!!! 1. 简介 Java内启动一个外部进程(操作系统级别的进程),通常使用ProcessBuilder类。其可以方便、灵活…...
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python mp3转mp4工具
成品UI 安装moviepy库 pip install moviepy 转换demo from moviepy.editor import *# 创建一个颜色剪辑,时长与音频相同 audioclip AudioFileClip(r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject44\test4\赵照 - 灯塔守望人.mp3") videoclip…...
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【算法刷题day60】Leetcode:84. 柱状图中最大的矩形
文章目录 Leetcode 84. 柱状图中最大的矩形解题思路代码总结 草稿图网站 java的Deque Leetcode 84. 柱状图中最大的矩形 题目:84. 柱状图中最大的矩形 解析:代码随想录解析 解题思路 反方向接雨水。见上一篇文章 代码 class Solution {public int la…...
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【深度学习实战—7】:基于Pytorch的多标签图像分类-Fashion-Product-Images
✨博客主页:王乐予🎈 ✨年轻人要:Living for the moment(活在当下)!💪 🏆推荐专栏:【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】 目录 😺一、数据…...
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(四)事件系统
视频链接:尚硅谷2024最新版微信小程序 文章目录 事件绑定和事件对象事件分类以及阻止事件冒泡事件传参-data-*自定义数据事件传参-mark 自定义数据事件绑定和事件对象 小程序中绑定事件与在网页开发中绑定事件几乎一致,只不过在小程序不能通过 on 的方式绑定事件,也没有 cli…...
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java.security.spec.InvalidKeySpecException:无效密钥规范异常的正确解决方法
Hello大家好!我是咕噜铁蛋!在Java的加密与解密世界中,java.security.spec.InvalidKeySpecException是一个常见的异常,它通常表示提供的密钥规范(KeySpec)与预期的格式或要求不匹配。这个异常可能出现在密钥…...
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【C/C++】观察者模式
创作不易,本篇文章如果帮助到了你,还请点赞 关注支持一下♡>𖥦<)!! 主页专栏有更多知识,如有疑问欢迎大家指正讨论,共同进步! 🔥c系列专栏:C/C零基础到精通 🔥 给大…...