LM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案

原文：LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案 - 知乎

近期 LangChain + LLM 方案高速发展，降低了知识问答等下游应用的开发门槛。但随着业务深入，一些局限性也日渐显露，比如：LLM意图识别准确性较低，交互链路长导致时间开销大；Embedding 不适合多词条聚合匹配等。本文结合实际案例，分析上述问题存在的根源，并提出基于传统 NLP 技术的解决思路。

背景

笔者在基于大语言模型构建知识问答系统一文中描述了，以 LLM 为基础的知识问答系统构建方法，核心在于：

将用户问题和本地知识进行 Embedding，通过向量相似度(Vector Similarity)实现召回；
通过 LLM 对用户问题进行意图识别；并对原始答案加工整合。

原文通过 OpenAI API 和ChatGPT 交互，缺陷也很明显：

上层应用和模型基座绑死。切换模型基座时，上层逻辑不得不大量修改。在 LLM 蓬勃发展的当下，无论是处于成本、License、研究热点还是性能等各方面考虑，基座变更几乎不可避免。
处理环节不完善，开发成本高。比如：向量存储和搜索，LLM 提示词生成，数据链路（导入、分片、加工）等等。如果全部手撸，成本过高。
缺少标准化。轮子不但要丰富还要标准化，以结合场景灵活编排。一个粗浅的比喻是——我们需要 “乐高” 。

LangChain 的诞生就是解决这些问题的，它抽象了业务应用和LLM 交互的方式，内置通用环节实现，标准化工具链交互接口，极大提升开发效率。LangChain 的大致结构如下所示：

LangChain 应用示意图

基于LangChain + LLM 的组合，下游应用在：“场景拓展” 和 “效能提升”方面取得长足进步，但垂直领域一些深层问题也逐渐暴露出来。本文就开发问答系统时遇到的实际案例，说明上述方式的局限性，并提出解决方案。

局限性分析

问题简介

首当其冲的是：多知识点聚合处理场景下，Embedding-Search 召回精度较低 的问题。典型应用范式是：

一个仓库有 N 条记录，每个记录有 M 个属性；
用户希望对 x 条记录的y 个属性进行查询、对比、统计等处理。

这种场景在游戏攻略问答中很常见，以体育游戏 NBA2K Online2 为例：

# 多知识点——简单查询
Q: 皮蓬、英格利什和布兰德的身高、体重各是多少？

# 多知识点——筛选过滤
Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁的第一位置是 PF？

# 多知识点——求最值
Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁的金徽章数最多？

Embedding 缺陷

原始的 Embedding Search在面对多知识点聚合处理时，存在几个问题：

1. 本地知识建立索引时，通常对单个知识点进行 Embedding；不会也不可能，为不同知识点的排列组合分别制作索引。不难想象，不同记录和属性的组合方式有 C⋅ANx⋅AMy (C问题数，如过滤，查询，最值；A 即排列)，所有组合都建立索引的开销是巨大的。

2. 原始问题直接 Embedding ，和单条知识点的向量相似度比较低。为了避免召回结果有遗漏，就需要 **降低** 相似度评分下限(vector similarity score threshold)，同时提高召回结果数量上限(top k)。并产生不好的副效应：

召回结果，有效信息密度大幅降低；score threshold 过高或 top k 过低，会导致某些有效知识点无法命中；反之，很多无效知识点或噪声会被引入。且由于总 token 数量的限制，导致本地知识点被截断，遗漏相似度较低但有效的知识点。
召回结果的膨胀，增加了和 LLM 交互的 token 开销；增加了 LLM 处理的时间复杂度。再直白点：既慢又花钱。
更糟糕的是，给 LLM 的分析处理带来额外噪声，影响最终答案的正确性。

下面给出一个示例：

问题是：*皮蓬、英格利什和布兰德谁的推荐位置是什么？* 这句话中的关键词是：三个球员“姓名”和属性“位置”。
召回结果如下所示：按照相似度降序排列。依次是：姓名、位置单词条命中；多姓名同时命中；位置命中。实际上，中部信息是冗余的。

再看看 LLM（ ChatGLM-6B ）对召回结果整合后的反馈，耗时 16s 用于处理大量输入，结果让人啼笑皆非：

皮蓬、莺利什和布兰德的推荐位置是前锋/后卫。

几处很明显的错误：英格利什莫名其妙变为莺利什；且三人的位置回答不准确，由于过多冗余信息导致混淆。也许和 LLM 自身的性能有关，但也能说明 Embedding Search 低效且不可靠。

方案分析

针对上面的问题重新整理思路，想要更加精准的回答问题，需要从两个层面入手：

1. 问题理解——准确识别用户意图

这是问答系统的基础：通过解析用户问题，精准把握意图后，才能更好的规划后续处理步骤：

根据意图，制定计划，拆分为若干步骤；在每个步骤选择合适的工具进行处理；根据每个步骤返回的结果，动态决定下一步的方案。比如：要分析球员的位置，应按下属步骤拆解：
- 了解到底有哪些球员
- 查询这些球员的位置各是什么
- 对位置信息进行处理：基于召回结果，对用户问题进行推理。
规划生成的单个步骤，做好抽象和封装，明确输入和输出以及执行逻辑。

langchain 中的 Agents 已经对上述步骤提供了标准化接口，它相对于 Chains 一个重要不同在于：结合应用场景，通过提示词引导 LLM和用户多轮交互，摸清在什么时候应该需要选择什么样的工具链进行处理。其中 Plan-and-Execute Agents 用于制定动作计划；Action Agents 决定实施何种动作。

有了 Agents 和 Chains的标准抽象，下面再来看看摸清用户意图的几种方法，这样才能开发合适的工具：

Hy_pothetical D_ocument E_mbeddings(HyDE) 。Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels 一文面向 zero-shot场景下的稠密检索，使用基础模型在训练过程中已经掌握的相关语料，面向用户问题，生成虚构的文档。该文档的作用，不是输出最终结果，而是通过 LLM 对问题的理解能力，生成与之相关的内容。这相当于自动化生成相关性标签，避免外部输入。虚构文档生成后，再使用无监督检索器进行 Embedding；然后将生成的向量在本地知识库中进行相似性检索，寻找最终结果。上述过程在原论文中也提供了示意图：

HyDE 要求与用户问题相关的知识，已经存在于 LLM 基础模型中。但专业领域知识，可能本来就是未联网、未公开的；LLM 生成的虚构文档，可能包含很多噪音，所以效果不一定很明显；另外生成文档的额外交互，进一步增加了时间开销。目前，LangChain 提供了 HyDE Chain，LlamaIndex 也提供了类似的能力；大家有兴趣可以尝试，面对中文可能需要自定义 Prompt Template。

意图识别。通过命名实体识别和槽位填充实现。概括就是：
- 在为用户提供服务的预设场景下，细分用户各种意图的类别，定制对应的语义槽，每个槽位可以视为在语义层面体现意图的基本单位。
- 通过深度学习、统计学习，甚至 LLM ，理解用户问题提取语义槽中需要的内容。在基于大语言模型构建知识问答系统一文中给过例子：通过 System Role 告知LLM 需要提取槽位信息，让 LLM通过多轮对话引导用户给出所有槽位信息。还是以游戏攻略为例，玩家咨询球员的打法，那么必须提供：球员姓名，年代（比如2020/2022 年），比赛模式。对应的语义槽可以定义为：

    "球员打法" : {"球员名称" : ____,"年代" : ____,"比赛模式": ____,}

2. 搜索召回——提升精度

将用户的诉求转化为语义槽后，可以较为准确的体现问答意图，这有助于提升搜索命中精度。原始知识点在建立索引时，除了原始的 Embedding 方法，可以做更多优化：

增加关键词、主题词检索。主题词由机构定义和发布的规范词，通常是专有名词或名词短语；主题词检索结果包括检索词的近义词、同义词以及同一概念词的不同书写形式等，通过主题词检索可以很大程度降低漏检和误检。关键词由作者自定义或自动分析提取，通常是可以高度概括该文章主题的，使用关键词搜索可搜出更加明确的主题方向的文章。
对相同知识点建立多级索引。同一知识点通常涉及多个维度，建立多级索引可以让其在多维度查询下发挥作用。比如，球员信息涉及：姓名、球队、年龄、进攻、防守、荣誉等多项属性。可以针对多属性分别建立索引，这样可以高效查询指定的属性数据，而不必每次将所有内容全部提取。
把原始知识库转化为知识图谱。知识图谱的三元组：实体、属性和关系。实体表示现实世界中的某个事物或对象，属性表示这个事物或对象的特征或属性，关系表示实体之间的关系。知识三元组可以帮助人们更好地理解和组织知识，并支持推理和问题解决。在问答系统中可以通过提示词引导 LLM 从用户的问题中提取知识三元组，然后在知识图数据库中进行查询。

解决思路

意图识别和召回优化，属于一体两面，均有助于提升问答系统的精度。搜索层面知识图谱相对于 Embedding 方式，加工成本较高。在遵从奥卡姆剃刀的前提下，有没有什么高性价比的方式来解决这个问题？

笔者想到，意图识别和召回，其实有一个共同点：均可用 **关键词/主题词** 表示。那么问题可以转变为：

关键词/主题词提取：
- 面向知识点，提取的结果作为索引入口。
- 面向问题，提取的结果作为语义槽内容。
复用 Embedding 框架。从原始问题和知识点直接 Embedding 后的匹配，转化为对两者提取的关键词进行 Embedding 后再进行匹配。

基于关键词Embedding的入库和搜索的流程图如下所示：

这种方式怎么解决原始 Embedding 存在的几个局限呢？

多知识点聚合处理局限。在关键词提取过程中，可以将并列的关键词短语拆分，平铺后分别检索。这样就可以降低 Embedding 的噪音，提高命中精度。最后将生成不同关键词短语召回的结果组合即可。举个例子：

语句：姚明和奥尼尔的内线与三分能力。

关键词提取后，按照从属关系叉乘，得到的结果应该是：
- 姚明内线
- 姚明三分
- 奥尼尔内线
- 奥尼尔三分

LLM 过度依赖导致的性能开销。首先通过关键词短语召回已经可以大大提升命中精度，所以不必设置较低的 score threshold 或者较大的 top k，这本来就过滤了很多无关词条。另外，关键词提取如果可以不依赖于 LLM，而是使用传统的 NLP 技术，那么可以避免和 LLM 的多轮交互，节省了响应时间。这样，对于大量的知识点文档，也可以做关键词提取。

带着这样的思路，下文主要描述关键词提取实现方法和效果。

关键词提取

我们的目标是，从无标注文本（零样本）是实现信息抽取（Information Extraction，IE），因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。IE 包含三类任务：

实体关系三元组抽取(RE, Relation Extraction )。三元组(triples)即 (主体, 关系, 客体) ，用英文表示为 (Subject, Relation, Object) 。关系抽取，即实体三元组抽取。涉及两件事：
- 识别文本中的主体、客体，即实体识别任务。
- 判断这两个实体属于哪种关系，即关系分类。 
命名实体识别(NER, Name-Entity Recognition)。又称作专名识别、命名实体，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。指的是可以用专有名词（名称）标识的事物，一个命名实体一般代表唯一一个具体事物个体，包括人名、地名等。
事件抽取(EE, Event Extraction)。指的是若干与特定矛盾相关的事物，在某一时空内的运动，从自然语言角度通过“主谓宾”等语义单元体现。事件抽取就是从半结构化、非结构化数据中，识别一个与目标相关的事件的重要元素识别出来。

笔者针对知识问答这样的特定场景，将上述三类任务简化为两个过程：

1. 名词短语提取。即：主语、宾语。通常由名词，和名词的限定词或者修饰词组成。比如：

姚主席如何评价周琦的组织进攻能力？
主语：姚主席
宾语：能力。但真正具有实际意义的是能力的限定修饰词，即“周琦组织进攻能力”。

2. 谓语。体现名词短语之间的事件。比如：评价。在更多场景中是：比较、查询、过滤、统计等，存在动态计算、处理的需求。因此即使忽略谓语，仅通过名词短语的组合也可以获得完备的知识。谓语所代表的事件，可以交给 LLM 处理。

笔者在经过对多种业务场景的分析后，最终萌生出下面的 关键词提取方式：

关键词只考虑名词短语，将其作为知识点的索引用于召回。
事件体现的是不同知识点的关系。重点在于事件关联者，获取事件关联者对应的语料后，通过 LLM 理解事件进行处理：
- 知识点通常不是按照事件组织的，而是按实体。因此索引建立和关键词抽取，应该以名词短语为主要目标。
- 主语、宾语之间存在并列和限定关系。将限定关系按级联方式处理，同一名词短语内如果存在并列关系则与其他部分叉乘。

将该思路应用到上面的例子中：

如图所示，使用 NLU 的基本处理流程，分析原始问句：

1. 分词

2. 词性标注(Part-Of-Speech Tagging, Penn Chinese Treebank)，用于识别名词短语。比如：NR 表示人名、机构、地名等专有名词；NT 表示时间名词，NOI表示汉字顺序颠倒产生的噪声，NN 表示其它类型名词。

3. NER 识别。比如姚，周琦等。

4. 然后还需要考虑语义间的依存关系，确定名词间的关系，比如：

并列
修饰。比如：“组织进攻能力”
从属、限定等等。比如：["周琦", "组织进攻能力"]

这样不难得到应该搜索的关键词列表：['姚主席', '周琦', '组织进攻能力']。下面来看看这种思路究竟如何实现，还是分为两大类：LLM、传统 NLP。

基于 LLM 提取

LLM已经天然具备 NLU 和 NLG 的能力，所以做名词短语提取按道理应该手到擒来。业界已经有尝试，比如《Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT》一文，提出两阶段多轮问答信息提取方式：

在该思想的启发下，笔者使用 langchain 开发了信息提取 Chain，LLM 使用的是 ChatGLM-6B本地部署，提取部分测试片段如下所示：

发现问题了吗：明明是分析张三丰；结果李四和王五怎么冒出来了。要知道，Prompt 已经添加了“不要编造内容”的说明，但无济于事。总体而言，使用 LLM 提取信息效果如下：

可以支持部分程度的 NER；对非专业名词、或业务自定义术语识别不好，需要Fine-Tuning。
可以提取名词短语，但无法做精确的语义分析，大量测试案例下总是存在不少偏差。
即使明确了输出格式，但还是频繁出错。
耗时较长。提取 6 条测试案例耗时 12s。

简单而言：不是不能做，但对 LLM 的要求较高；结果不准确、开销也大。

传统 NLP 方法提取

在 LLM 做信息提取，效果不尽如人意的情况下，转而尝试传统 NLP 技术。前面提到的：分词、词性标注、NER 等，业界已经有不少传统 NLP 工具可以使用。

spacy，测试结果较差，很多语句识别不出来，比如：

“请比较詹姆斯和麦迪的属性”
—— 无法识别任何人名
“詹姆斯、字母哥和杰林.布朗的金徽章有何差异？”
—— 只能识别出布朗，且将 "杰林" 抛弃

CoreNLP 和 HanLP 均可正确识别。

经过测试后最终选择 HanLP作为基础工具，原因在于：

对中文支持好
依赖少，开箱即用
基础工具完备，接口整洁，便于二次开发

下面基于 HanLP，看看究竟如何解决前文提出的：多知识点聚合查询问题？其核心点在于三步：

词性标注
名词短语关系分析：修饰、限定、并列等
名词短语重新组织：修饰、限定关系级联；并列关系与其他部分叉乘。

名词短语提取与整合

举一个更加复杂的例子，在主语和宾语中添加：并列和修饰关系。首先分词，然后添加词性标注，结果如下：

依存分析

词性有了，下面需要进一步提取句子中单词与单词之间的语法关系，即依存句法分析；笔者采取 Stanford Dependencies Chinese (SDC) 标准进行分析，并且为了清晰展示，将分析结果转化为 Pandas DataFrame 的形式，如下图所示：

dep_tok_id，表示当前分词所依赖的中心词的id。比如：“指导” 的中心词 ID是 5。
dep_rel，表示当前分词和中心词的关系。比如：“指导”和中心词“主席”的关系是 conj ，根据 SDC 标准其含义为“连接”，即指导和主席属于并列关系。类似的，“詹姆斯”、“约基奇”和“张伯伦”都属于并列关系；但是“张伯伦”的中心词是“能力”，关系为 assmod ，即关联关系（修饰限定）。
sdp_tok_ids 和 sdp_rel。是在依存句法分析的基础上，进一步提供语义依存分析，旨在分析一个句子中单词与单词之间的语义关系(sdp_rel)，并将其表示为图结构的任务。不同于依存句法分析的地方是：图结构中每个节点可以有任意个目标节点。在本例当中，特别需要关注的是：Agt（施事者），Poss（领事者），eCoo（并列关系）等。

根据 DataFrame 中提供的依赖关系，可以直观地获取名词短语：

主体：并列关系 [张指导, 姚主席]
客体：[三分能力]，三分和能力是修饰关系
客体还存在三个并列的领事关系（所属关系）：[詹姆斯, 约基奇, 张伯伦]

所以实际的客体，应该将并列的领事关系和本体叉乘后平铺，结果就是：

['詹姆斯三分能力', '约基奇三分能力', '张伯伦三分能力']

用这三个关键词，Embedding 后去本地知识库搜索就可大大提升命中精度。不过大家如果细心的话可以发现：语义依存分析的结果其实 不准确，比如：

“指导”一词的 sdp_rel 为 root，即被识别为动词作为语义树的根部
“和”与“主席”被识别为领事关系

这种语义偏差的原因在于：同一个分词的语义容易产生混淆。比如“指导”既可以作为名词，也可以作为动词。中文多义词和语境比较复杂，导致语义依存分析有不小的概率会出现误判。那么怎么解决这个问题呢？一定要使用有监督训练方式，对基础语义依存分析模型进行 Fine-Tuning吗？一旦涉及有监督，成本就不容小区了。不过幸好：词性标注和依存句法分析，相对语义依存分析，准确率是更高的，所以笔者想到另外一种方式：

基于正确的词性标注，构建出语法树，从语法角度提取名词短语。

成分句法分析

分析一个句子在语法上的递归构成，在 NLU 领域是经典的成分句法分析问题。下面罗列 Chinese Treebank 标准片段，描述对分词单元类型的定义，请大家关注蓝色背景内容。

再次回顾我们要解决的多知识点聚合处理的目标：

名词短语(Noun Phrase)提取。即提取 NP;
处理好修饰名词短语间的修饰限定问题。比如：DNP 等
处理好并列、连接关系。比如：CC 等
将修饰关系的名词短语级联；将并列关系的NP和修饰关系的NP 叉乘。

基于该思路，上文提到实例，可以转化为下面的成分句法分析树：

这是典型的树结构：

顶层的 NP 有两个：分别是主体和客体。客体是 VP(动词短语)，表示主体的施事对象，和施事行为。
每个 NP 是一颗子树。变种很多，但核心有三种形式：
- 并列。比如：['张指导', '姚主席']通过明确的连接词 "和" 建立关系；['詹姆斯', '约基奇', '张伯伦'] 则通过非终结的标点服务建立关系。
- 堆叠。由修饰词和名词联合形成一个名词短语。
- 从属。通过"的"这样 DEG 词性的结构，明确表示前后两个短语间的从属关系。比如："三分及抢断"，隶属于"詹姆斯"。

这样来看，NP 的提取非常简单，通过递归方式对三种基础形式的树结构进行识别即可，提取时注意区分：

主体、客体。
NP 子树中各个单元的组织关系。并列单元在和其它单元组合时，需要叉乘输出；其它邻接单元直接合并即可。

在上述算法下，样例中提取的名词短语列表最终如下所示：

第一个列表为主语列表
第二个列表为平铺后的宾语列表
在性能方面，单条语句处理方式是 5ms；之前基于 LLM 的方式处理 6 条语句，需要 12s；性能相差数百倍。

至此，已经介绍完笔者关于关键词提取的基本思路，完整的处理流程如下图所示：

应用效果

关键词提取实现后，配合前文提到的召回方法，应用到文章开始的几个示例问题，结果如下所示：

最后汇总笔者提出的解决多知识点聚合处理问题的方案：

基于传统 NLP 的成分句法分析，提取名词短语；再通过短语间的依存关系，生成关键词列表
从完整语句的 Embedding，切换为关键词 Embedding：
- 知识库构建时。基于单知识点入库，入库时提取关键词列表进行 Embedding，用于检索。
- 查询时。对用户的问题提取关键词列表进行 Embedding 后，从本地知识库命中多条记录。
将单问句中的多知识点拆解后检索，将召回的多条记录交付给 LLM 整合。

该方法的优势在于：