chatgpt如何接入本地知识库?我们来看看EMNLP 2022 INFO是如何融入本地知识的

一、概述

title：You Truly Understand What I Need : Intellectual and Friendly Dialogue Agents grounding Knowledge and Persona
论文地址：You Truly Understand What I Need : Intellectual and Friendly Dialog Agents grounding Persona and Knowledge - ACL Anthology
代码地址：GitHub - dlawjddn803/INFO: Code for the paper "You Truly Understand What I Need : Intellectual and Friendly Dialogue Agents grounding Knowledge and Persona" which is accepted to EMNLP 2022 (Findings)
1.1 Motivation
1以前的研究将知识或个人资料混合融入预先训练的语言模型。其同时考虑知识和人物角色的能力仍然是有限的，导致生成结果出现幻觉，并且使用人物角色的方法也很被动。
1.2 Methods
1提出一种有效的agent，同时基于外部知识和persona。
2选择合适的知识和persona生成回答，利用poly-encoder的方法来实现候选打分。
3实施了人物角色级别指标，以考虑微妙的人物角色基础的多种人物角色选择。
4利用检索的方式来增强query，其包含知识-角色的增强信息，使其生成的回复少幻觉，多参与性。
5总结：1. 先计算persona和knowledge的分数 2. 选择合适的persona+knowledge 3. 结合2+query，检索相近的paragraphs 4. 生成更具信息量，更多参与度的responses。
1.3 Conclusion
1提出了INFO (Intellectual and Friendly dialOg agents)，在persona-knowledge chat数据集自动评估metrics上取得sota。
2人工评估也显示其少幻觉，多参与性。
3相对于之前的检索器件retrievers，证明了我们retrievers的有效性，也比较了multiple candidate scoring的方法。
1.4 limitation
1缺乏真实的知识和persona候选，导致在现实环境不可用。
2评估幻觉的cases数量还比较少。
3需要高的GPU计算资源（ since it marginalizes loss at the token level ）

三、详细内容

3.1 整体架构图
主旨思想：利用对话历史信息，挖掘出最相近的背景信息，然后利用该信息检索出更多额外知识，进而提高生成结果的质量。
U：人类和机器的历史对话数据。
cand：每个候选，感觉是knowledge的候选 or persona的候选，目的是排序后选择分数最高的。
KPEQ（knowledge persona enhanced query）：增强后的query
Retriever（Non parameters）：非参数的，相当于是检索出相关文档，辅助额外的知识来提升回复效果。