【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成:融合检索信息,生成精准答案

今天,我们将深入 RAG 流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成 (Answer Generation)

在这一步,LLM 将融合用户问题检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要 LLM 对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。

一、回答生成的目标

RAG 中回答生成的目标主要包括:

  1. 准确性 (Accuracy): 生成的答案需要准确回答用户的问题,并与检索到的文档片段保持一致。
  2. 流畅性 (Fluency): 生成的答案需要流畅自然,符合人类的语言习惯。
  3. 相关性 (Relevance): 生成的答案需要与用户的问题和检索到的文档片段相关。
  4. 无害性 (Harmlessness): 生成的答案需要避免包含有害、偏见或歧视性内容。
  5. 有根据 (Grounded): 生成的答案需要基于检索到的文档,而不是“无中生有”,避免幻觉问题。

二、Prompt Engineering:引导 LLM 生成优质答案

Prompt Engineering 在回答生成阶段至关重要,一个好的 Prompt 可以引导 LLM 更好地理解问题和文档片段,生成更符合要求的答案。

1. Prompt 的基本结构

一个用于回答生成的 Prompt 通常包含以下几个部分:

  • 指令 (Instruction): 明确指示 LLM 要根据问题和文档片段生成答案。
  • 问题 (Question): 用户的原始问题。
  • 文档片段 (Document/Context): 检索到的相关文档片段。
  • 输出指示 (Output Indicator): 指定答案的格式、长度等要求。

2. Prompt 示例

基本 Prompt 模板:

请根据以下文档片段和问题,生成一个准确且完整的答案:

文档片段:
{documents}

问题:{question}

答案:

更详细的 Prompt 模板:

你是一个知识渊博的助手。请仔细阅读以下文档片段,并根据这些信息回答问题。如果文档片段中没有相关信息,请回答“根据提供的文档无法回答该问题”。

文档片段:
{documents}

问题:{question}

请确保你的答案:
- 准确且与文档片段内容一致
- 简洁明了,逻辑清晰
- 使用完整的句子
- 字数不超过 {max_length} 字

答案:

3. Prompt 技巧

  • 明确指令: 使用清晰、明确的指令,例如“请总结”、“请解释”、“请根据以下内容回答”等。
  • 强调基于文档: 在 Prompt 中强调答案需要基于提供的文档片段,例如“根据文档片段”、“基于以上信息”等。
  • 控制答案长度: 根据需要指定答案的最大长度,例如“字数不超过 100 字”。
  • 指定答案格式: 例如“请用列表形式回答”、“请用简洁的语言回答”等。
  • 提供示例 (Few-shot): 在 Prompt 中提供一些示例,可以帮助 LLM 更好地理解任务要求。

示例 (Few-shot):

请根据以下文档片段和问题,生成一个准确且完整的答案:

文档片段:
"""
文档 1:大熊猫是一种珍稀的哺乳动物,主要栖息在中国西南部的山区。
文档 2:大熊猫的食物主要是竹子。
"""

问题:大熊猫吃什么?

答案:大熊猫主要吃竹子。

文档片段:
{documents}

问题:{question}

答案:

三、幻觉问题 (Hallucination) 及其控制

幻觉问题是 LLM 应用中常见的问题,指的是 LLM 生成的内容与事实不符或缺乏依据。在 RAG 中,幻觉问题主要表现为 LLM 生成的答案与检索到的文档片段不一致。

1. 幻觉问题产生的原因

  • LLM 的固有缺陷: LLM 本身就存在生成幻觉的倾向,即使在有相关文档的情况下,也可能“自由发挥”。
  • 检索结果不完整或不相关: 如果检索到的文档片段没有包含回答问题所需的信息,或者检索到了不相关的文档,LLM 就很难生成准确的答案。
  • Prompt 设计不当: Prompt 没有明确指示 LLM 要基于文档片段生成答案,或者 Prompt 本身存在歧义,都可能导致幻觉问题。

2. 控制幻觉问题的策略

  • 优化检索系统: 提高检索系统的准确性和召回率,确保检索到的文档片段与问题相关且信息完整。
  • 改进 Prompt 设计:
    • 强调基于文档: 在 Prompt 中明确指示 LLM 要根据提供的文档片段生成答案,例如“根据以下文档片段”、“基于以上信息”等。
    • 引入拒绝回答机制: 指示 LLM 在文档片段中没有相关信息时,拒绝回答问题,例如“如果文档片段中没有相关信息,请回答‘根据提供的文档无法回答该问题’”。
    • 要求 LLM 提供答案的来源: 让 LLM 在生成答案的同时,指出答案来源于哪个文档片段,例如“根据文档 1,大熊猫主要吃竹子”。
  • 使用 Chain-of-Thought (CoT) Prompt: 引导 LLM 逐步推理,并列出推理过程,这有助于减少幻觉问题。

示例 (Chain-of-Thought):

请根据以下文档片段和问题,逐步推理并生成答案,并指出答案来源于哪个文档片段。

文档片段:
{documents}

问题:{question}

推理步骤:
1. ...
2. ...
3. ...

答案: (请在答案中注明信息来源,例如“根据文档 1,...”)
  • 对 LLM 进行微调 (Fine-tuning): 使用包含“拒绝回答”示例的数据集对 LLM 进行微调,可以增强 LLM 拒绝回答的能力。
  • 使用外部知识: 在 Prompt 中引入外部知识或常识,可以帮助 LLM 更好地理解问题和文档片段,减少幻觉问题。
  • 结果校验:
    • 基于规则的校验: 例如检查答案中是否包含某些关键词或实体。
    • 基于模型的校验: 使用另一个 LLM 或模型来判断生成的答案是否与文档片段一致。
    • 人工校验: 人工检查生成的答案是否准确、合理。

四、代码示例 (使用 LangChain)

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 假设你已经有了 retriever,可以参考上一篇博客构建
# ...

# 定义 Prompt 模板
template = """
你是一个知识渊博的助手。请仔细阅读以下文档片段,并根据这些信息回答问题。如果文档片段中没有相关信息,请回答“根据提供的文档无法回答该问题”。

文档片段:
{context}

问题:{question}

请确保你的答案:
- 准确且与文档片段内容一致
- 简洁明了,逻辑清晰
- 使用完整的句子

答案:
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template=template,
)

# 初始化 LLM
llm = OpenAI()

# 构建 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)

# 提问
question = "RAG 技术有哪些优势?"
result = qa_chain({"query": question})
print(result["result"])

代码解释:

  1. 我们定义了一个 Prompt 模板,明确指示 LLM 要根据文档片段回答问题,并在文档片段中没有相关信息时拒绝回答。
  2. 我们使用 RetrievalQA 链将检索器和 LLM 连接起来,并使用自定义的 Prompt 模板。
  3. 最后,我们调用 qa_chain 并传入问题,得到最终的答案。

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