消除歧义:利用动态上下文提出有效的RAG问题建议

原文地址:disambiguation-using-dynamic-context-in-crafting-effective-rag-question-suggestions

2024 年 4 月 3 日

这一策略唤起了IBM沃森率先采用的一项技术:消除歧义。面对用户模糊不清的输入,系统会提供大约五个或更少的选项供用户挑选。这样的设计不仅让用户能够自行解决歧义问题,同时也让系统能够从中学到知识。

这种策略同样应对了"blank canvas "问题,即用户对于界面功能范围不明确,导致他们提出含糊不清的探索性问题。

为了避免用户在获得不足够信息的回答时不断调整查询内容,会话型用户界面采取了主动消除对话歧义的做法。

生成器的构建目的是提出代理能够回应的提问选项,这些选项是基于用户最初的查询来引导生成的。 ~来源

拟议框架

  1. 此框架旨在通过分析用户的初步输入,识别出与之相匹配的段落,这些段落是从动态检索到的上下文中挑选出来的。
  2. 在这个过程中,系统会辅助用户通过提问、提供答案以及生成建议问题,这些建议问题是基于动态构建的上下文提示,由动态检索到的上下文和动态生成的少样本示例组成。
  3. 通过这种方式,用户可以减轻提问的认知负担,更加轻松地进行交互。
  4. 该研究的核心目标是深入理解用户在互动过程中的真实意图。
  5. 这种解决方案的显著优势在于,它采用了资源消耗较少的方法,提高了效率和实用性。

面向任务的对话框

以下例子展示了面向任务的信息搜索的一个场景,其中用户的目标是寻找与特定任务相关的信息。由于用户的输入和用户资料可能不够明确,面向任务的对话系统需要提出澄清性问题来明确用户的意图,并根据用户资料中的任务知识来提供相应的答案。

下面是面向任务的系统询问范式。

综上所述

这项研究旨在减少对话式用户界面的道歉性回应,并通过提供明智的系统建议来增强用户体验。

动态上下文生成代理可以通过以下方式回答建议问题:

  1. 动态少样本示例
  2. 动态检索的上下文

与传统的少样本提示不同,动态少样本示例根据用户查询动态选择上下文相关的三元组,适应不同的问题格式和结构。

相关推荐
澪-sl6 分钟前
基于CNN的人脸关键点检测
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·cnn·视觉检测·卷积神经网络
羊小猪~~22 分钟前
数据库学习笔记(十七)--触发器的使用
数据库·人工智能·后端·sql·深度学习·mysql·考研
摸爬滚打李上进40 分钟前
重生学AI第十六集:线性层nn.Linear
人工智能·pytorch·python·神经网络·机器学习
HuashuiMu花水木41 分钟前
PyTorch笔记1----------Tensor(张量):基本概念、创建、属性、算数运算
人工智能·pytorch·笔记
lishaoan771 小时前
使用tensorflow的线性回归的例子(四)
人工智能·tensorflow·线性回归
AI让世界更懂你1 小时前
【ACL系列论文写作指北15-如何进行reveiw】-公平、公正、公开
人工智能·自然语言处理
asyxchenchong8881 小时前
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
机器学习·语言模型·chatgpt
牛客企业服务2 小时前
2025年AI面试推荐榜单,数字化招聘转型优选
人工智能·python·算法·面试·职场和发展·金融·求职招聘
视觉语言导航2 小时前
RAL-2025 | 清华大学数字孪生驱动的机器人视觉导航!VR-Robo:面向视觉机器人导航与运动的现实-模拟-现实框架
人工智能·深度学习·机器人·具身智能
**梯度已爆炸**3 小时前
自然语言处理入门
人工智能·自然语言处理