Experimenting with Large Language Models and vector embeddings in NASA SciX

Authors: Sergi Blanco-Cuaresma ; Ioana Ciucă ; Alberto Accomazzi ; Michael J. Kurtz ; Edwin A. Henneken ; Kelly E. Lockhart ; Felix Grezes ; Thomas Allen ; Golnaz Shapurian ; Carolyn S. Grant ; Donna M. Thompson ; Timothy W. Hostetler ; Matthew R. Templeton ; Shinyi Chen ; Jennifer Koch ; Taylor Jacovich ; Daniel Chivvis ; Fernanda de Macedo Alves ; Jean-Claude Paquin ; Jennifer Bartlett ; Mugdha Polimera ; Stephanie Jarmak

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是大型语言模型（LLMs）在没有上下文的情况下直接提示问题时，容易产生幻觉（即生成不准确或虚构的回答）。作者在NASA SciX项目中进行了实验，该项目是一个数字图书馆和搜索引擎，提供了大量科学文献的访问权限。他们开发了一个实验，为他们的大量摘要和全文内容创建语义向量，并设计了一个提示系统，使用系统的上下文块来提问。基于非系统的人类评估，实验表明，使用检索增强生成（RAG）时，幻觉程度更低，回答效果更好。作者认为，需要进一步探索以设计新功能和数据增强过程，利用这项技术，同时尊重项目所持有的高水平信任和质量。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了以下相关研究： * Blanco-Cuaresma等人（2014年）介绍了iSpec，这是一个恒星光谱学工具，用于研究。 * Blanco-Cuaresma（2019年）讨论了iSpec及其在天体物理学领域的应用。 * Kurtz等人（2000年）介绍了天体物理数据系统（ADS），它是NASA SciX数字图书馆和搜索引擎建立在的基础。 * Tunstall等人（2023年）介绍了Zephyr，这是一款在实验中测试的70亿参数语言模型。 * Xiao等人（2023年）介绍了BAAI/bge-small-en模型，用于计算段落的语义向量（即嵌入），用于检索增强生成（RAG）方法。 这些研究为NASA SciX项目和LLMs在信息检索和数据增强方面的实验提供了背景和基础。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 这篇论文通过开发一个实验来解决大型语言模型（LLMs）在没有上下文的情况下直接提示问题时容易产生幻觉的问题。实验包括为他们的大量摘要和全文内容创建语义向量，并设计了一个提示系统，使用系统的上下文块来提问。具体来说，他们实施了以下方法： * 他们开发了一个内部Web界面和RESTful API，以轻松地与LLMs进行交互。 * 他们实现了检索增强生成（RAG）技术，通过向模型提供相关的文本片段以及用户的问题来生成更有针对性的回答。 * 他们测试了不同的策略，以找到为LLM提供最相关的文本片段的方法。他们使用了传统的NASA SciX搜索方法和现代的语义搜索方法。 * 他们基于非系统的人类评估测试了RAG方法，并发现它产生了幻觉程度更低，回答效果更好的结果。 总的来说，通过使用RAG技术和为LLM提供相关的文本片段，论文能够提高LLMs生成的回答的质量，并减少幻觉。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 这篇论文描述了在NASA SciX项目中使用大型语言模型（LLMs）进行的以下实验： 1. 开发内部Web界面和RESTful API以轻松与LLMs进行交互：这使得用户可以快速与部署的LLMs进行对话，并评估其回答的质量。API使NASA SciX团队能够开发利用LLM功能进行数据丰富和信息提取任务的管道。 2. 实施检索增强生成（RAG）技术：通过向模型提供相关的文本片段以及用户的问题来生成更有针对性的回答。这使得LLM不仅依赖于在训练期间获得的知识，而且可以使用新的内容来生成用户的响应。 3. 测试不同的策略，以找到为LLM提供最相关的文本片段的方法：作者使用了传统的NASA SciX搜索方法和现代的语义搜索方法来识别相关的文本片段。 4. 基于非系统的人类评估测试RAG方法：作者测试了RAG方法，并将其与直接提示LLM进行比较。他们发现，使用RAG时，幻觉程度更低，回答效果更好。 这些实验帮助作者更好地理解LLMs的局限性和潜在用例，并探索了在信息检索和数据增强等任务中利用LLM为NASA SciX项目提供服务的方法。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 这篇论文提出了几个可以进一步探索的点： 1. 设计新功能和数据增强过程，利用这项技术，同时尊重项目所持有的高水平信任和质量。 2. 在实验中测试的不同策略可以进一步改进和完善，以提高检索到的文本片段的相关性。 3. 可以探索其他大型语言模型，以确定在这种设置中表现最佳的模型。 4. 可以进行更系统的评估，以评估检索增强生成（RAG）方法在不同类型查询和用户场景中的有效性。 5. 可以探索使用其他技术，如知识图谱，进一步提高LLMs生成的回答的质量。 6. 可以研究LLMs在NASA SciX项目中可以用于除信息检索和数据增强之外的其他任务。 总的来说，这篇论文提出了大型语言模型在像NASA SciX这样的科学数字图书馆和搜索引擎中使用的机会和挑战，并强调了需要进一步探索和开发利用这些模型的全部潜力的方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了在NASA SciX项目中使用大型语言模型（LLMs）进行的实验，该项目是一个数字图书馆和搜索引擎，提供了大量科学文献的访问权限。主要发现和贡献包括： 1. 开发内部Web界面和RESTful API以轻松与LLMs进行交互。 2. 实施检索增强生成（RAG）技术，通过向模型提供相关的文本片段以及用户的问题来生成更有针对性的回答。 3. 测试不同的策略，以找到为LLM提供最相关的文本片段的方法。作者使用了传统的NASA SciX搜索方法和现代的语义搜索方法。 4. 基于非系统的人类评估测试RAG方法，并发现它产生了幻觉程度更低，回答效果更好的结果。 5. 强调需要进一步探索以设计新功能和数据增强过程，利用这项技术，同时尊重项目所持有的高水平信任和质量。 总的来说，这篇论文展示了在像NASA SciX这样的科学数字图书馆和搜索引擎中使用LLMs的潜力和挑战，并强调了需要进一步开发和完善利用这些模型的方法。