洞見 - Natural Language Processing - # 大型語言模型應用

使用 GenieWorksheets 編寫可靠的基於 LLM 的整合任務和知識代理

Q: Genie 框架如何適應未來 LLM 模型的發展和新功能的出現？

Genie 框架採用模組化設計，將語義解析、代理策略和回應生成等核心功能分離，使其能夠靈活地適應未來 LLM 模型的發展和新功能。 語義解析模組： Genie 使用經過少量範例訓練的 LLM 進行語義解析，並將其轉換為對話狀態的更改。未來，可以通過採用更先進的 LLM 或專為特定領域設計的語義解析模型來提高解析的準確性。 代理策略模組： Genie 使用符號模組來執行代理策略，確保代理行為的可控性和可靠性。未來，可以通過整合強化學習等技術，讓代理策略模組從與用戶的互動中學習，進一步提升代理的表現。 回應生成模組： Genie 使用 LLM 根據代理策略生成的代理行為和對話狀態生成自然語言回應。未來，可以通過採用更強大的 LLM 或針對特定應用場景微調 LLM，生成更自然、更符合語境的回應。 此外，Genie Worksheet 作為一種高階規格語言，可以輕鬆地擴展以支持新的 LLM 功能，例如函數呼叫和工具使用。開發者可以通過更新 Genie Worksheet 的定義，將新的 LLM 功能整合到代理中，而無需修改底層框架。

Q: 如果用戶的語言表達模糊或存在歧義，Genie 如何準確解析用戶意圖並避免錯誤操作？

Genie 透過以下機制來處理用戶語言表達模糊或存在歧義的情況： 上下文感知的語義解析： Genie 的語義解析模組會考慮對話歷史和當前對話狀態，利用上下文信息來消解歧義。例如，如果用戶詢問 "HCI 課程最多可以修幾學分？"，Genie 會根據先前的對話內容，判斷 "HCI 課程" 指的是哪一門課程。 確認機制： 對於可能存在歧義的用戶指令，Genie 會在執行操作之前向用戶確認。例如，如果用戶說 "我想預訂一家浪漫的餐廳"，Genie 會詢問 "您想預訂哪種類型的浪漫餐廳？"，以確保正確理解用戶的需求。 多輪對話： Genie 支持多輪對話，允許用戶逐步澄清他們的意圖。例如，如果用戶最初的指令不明確，Genie 會引導用戶提供更多信息，直到能夠準確理解用戶的需求。 此外，Genie Worksheet 的設計也鼓勵開發者明確指定代理行為，減少潛在的錯誤操作。例如，開發者可以定義當用戶指令不明確時，代理應該執行的預設行為，例如請求用戶提供更多信息。

Q: Genie 的設計理念是否可以應用於其他領域，例如機器人控制或自動化程式設計？

Genie 的設計理念，特別是使用高階規格語言來定義代理行為和使用模組化架構來實現代理功能，可以應用於其他需要與複雜環境互動的領域，例如： 機器人控制： 可以使用類似 Genie Worksheet 的規格語言來定義機器人的任務目標和行為策略。機器人可以根據感知到的環境信息和任務目標，選擇合適的動作序列來完成任務。 自動化程式設計： 可以使用類似 Genie Worksheet 的規格語言來描述程式設計任務，例如網頁爬蟲或數據分析。開發者可以定義數據源、數據處理步驟和輸出格式，自動生成程式碼。 在這些應用場景中，Genie 的核心優勢，例如可控性、可靠性和易用性，仍然適用。開發者可以使用高階規格語言來定義代理行為，而無需處理底層的技術細節。同時，模組化架構允許開發者根據需要替換或擴展代理的功能，提高代理的靈活性和可擴展性。

核心概念

本文介紹了一種名為 Genie 的新型框架，用於構建基於大型語言模型 (LLM) 的知識整合任務代理，並提出了一種高級規範語言 Genie Worksheet，允許開發者對對話流程進行詳細控制，從而提高代理的可靠性和準確性。

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簡介

本文介紹 Genie，一個用於創建任務導向型對話代理的程式化框架，旨在處理複雜的用戶交互和知識查詢。
與 LLM 不同，Genie 通過其表達性規範 Genie Worksheet 提供可靠的、基於事實的回應，並可控制代理策略。
與對話樹相比，Genie 對不同的用戶查詢具有彈性，能夠有效利用知識源，並通過其聲明式範例提供簡單的策略編程方式。
Genie Worksheet 的設計與原理

Genie Worksheet 的設計目標是為開發者提供一種高級、簡潔、表達力強的任務規範語言。
Worksheet 的設計靈感來自於網路表單的多功能性，包含任務工作表和知識庫工作表兩種。
任務工作表允許開發者定義與對話相關的變數，並根據輸入信息描述要執行的操作。
知識庫工作表允許開發者定義結構化或非結構化知識庫的結構，以便代理可以回答用戶問題。
Genie：可靠的基於 LLM 的對話代理

Genie 使用正式的對話狀態來跟踪對話，以解決 LLM 在維護上下文信息方面的局限性。
Genie 代理包含三個組件：解析器、代理策略和回應生成器。
解析器將用戶語句轉換為對話狀態的更改，並使用知識解析器將自然語言查詢轉換為正式查詢。
代理策略根據更新後的對話狀態和工作表規範決定代理操作。
回應生成器根據對話狀態、代理操作和用戶語句生成代理回應。
評估

在 StarV2 數據集的複雜邏輯領域，Genie 的性能優於最先進的方法，最高可提高 20.5%。
通過對 62 名參與者進行的真實用戶研究，Genie 在執行準確率、對話行為準確率和目標完成率方面均顯著優於 GPT-4（具有函數調用功能）。
結論

Genie 是一個用於構建知識整合任務代理的新型框架，它使用 Genie Worksheet 提供對對話流程的詳細控制。
評估結果表明，Genie 在準確性和可靠性方面優於傳統的基於 LLM 的系統和對話樹。

統計資料

使用 Genie 構建的代理在 StarV2 數據集的複雜邏輯領域的性能優於最先進的方法，最高可提高 20.5%。
在一項包含 62 名參與者的真實用戶研究中，Genie 的執行準確率達到 86.5%，對話行為準確率達到 89.2%，目標完成率達到 82.8%，分別超過 GPT-4（具有函數調用功能的基準）21.1%、20.1% 和 61%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Coding Reliable LLM-based Integrated Task and Knowledge Agents with GenieWorksheets

by Harshit Josh... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.05674.pdf

Coding Reliable LLM-based Integrated Task and Knowledge Agents with GenieWorksheets

深入探究

Genie 框架如何適應未來 LLM 模型的發展和新功能的出現？

Genie 框架採用模組化設計，將語義解析、代理策略和回應生成等核心功能分離，使其能夠靈活地適應未來 LLM 模型的發展和新功能。

語義解析模組： Genie 使用經過少量範例訓練的 LLM 進行語義解析，並將其轉換為對話狀態的更改。未來，可以通過採用更先進的 LLM 或專為特定領域設計的語義解析模型來提高解析的準確性。
代理策略模組： Genie 使用符號模組來執行代理策略，確保代理行為的可控性和可靠性。未來，可以通過整合強化學習等技術，讓代理策略模組從與用戶的互動中學習，進一步提升代理的表現。
回應生成模組： Genie 使用 LLM 根據代理策略生成的代理行為和對話狀態生成自然語言回應。未來，可以通過採用更強大的 LLM 或針對特定應用場景微調 LLM，生成更自然、更符合語境的回應。
此外，Genie Worksheet 作為一種高階規格語言，可以輕鬆地擴展以支持新的 LLM 功能，例如函數呼叫和工具使用。開發者可以通過更新 Genie Worksheet 的定義，將新的 LLM 功能整合到代理中，而無需修改底層框架。

如果用戶的語言表達模糊或存在歧義，Genie 如何準確解析用戶意圖並避免錯誤操作？

Genie 透過以下機制來處理用戶語言表達模糊或存在歧義的情況：

上下文感知的語義解析： Genie 的語義解析模組會考慮對話歷史和當前對話狀態，利用上下文信息來消解歧義。例如，如果用戶詢問 "HCI 課程最多可以修幾學分？"，Genie 會根據先前的對話內容，判斷 "HCI 課程" 指的是哪一門課程。
確認機制： 對於可能存在歧義的用戶指令，Genie 會在執行操作之前向用戶確認。例如，如果用戶說 "我想預訂一家浪漫的餐廳"，Genie 會詢問 "您想預訂哪種類型的浪漫餐廳？"，以確保正確理解用戶的需求。
多輪對話： Genie 支持多輪對話，允許用戶逐步澄清他們的意圖。例如，如果用戶最初的指令不明確，Genie 會引導用戶提供更多信息，直到能夠準確理解用戶的需求。
此外，Genie Worksheet 的設計也鼓勵開發者明確指定代理行為，減少潛在的錯誤操作。例如，開發者可以定義當用戶指令不明確時，代理應該執行的預設行為，例如請求用戶提供更多信息。

Genie 的設計理念是否可以應用於其他領域，例如機器人控制或自動化程式設計？

Genie 的設計理念，特別是使用高階規格語言來定義代理行為和使用模組化架構來實現代理功能，可以應用於其他需要與複雜環境互動的領域，例如：

機器人控制： 可以使用類似 Genie Worksheet 的規格語言來定義機器人的任務目標和行為策略。機器人可以根據感知到的環境信息和任務目標，選擇合適的動作序列來完成任務。
自動化程式設計： 可以使用類似 Genie Worksheet 的規格語言來描述程式設計任務，例如網頁爬蟲或數據分析。開發者可以定義數據源、數據處理步驟和輸出格式，自動生成程式碼。
在這些應用場景中，Genie 的核心優勢，例如可控性、可靠性和易用性，仍然適用。開發者可以使用高階規格語言來定義代理行為，而無需處理底層的技術細節。同時，模組化架構允許開發者根據需要替換或擴展代理的功能，提高代理的靈活性和可擴展性。