利用檢索增強生成技術提升大學知識檢索效率

Khái niệm cốt lõi

本文提出了一種基於檢索增強生成（RAG）和大型語言模型（LLM）的創新方法，通過從大學網頁中提取數據並結合先進的提示工程技術，構建了一個能夠準確回答大學相關問題的問答系統。

Tóm tắt

研究目標
本研究旨在開發一種基於檢索增強生成（RAG）技術的問答系統，以提升大學相關知識的檢索效率，並解決大型語言模型（LLM）在處理本地化數據時面臨的挑戰。
方法

從大學官網中系統地提取數據，構建了一個名為「UniversityQuestionBench (UQB)」的大學基準數據集。
採用雙階段 RAG 方法，結合波斯語大型語言模型（PLM）和先進的提示工程技術，開發了一個問答系統。
首先，系統會對查詢進行分類，以識別最相關的文檔。
然後，系統會使用適當的 LLM 生成準確且與上下文相關的答案。
使用 RAGAS 評估指標（包括忠實度、答案相關性和上下文相關性）對系統進行評估。
主要發現

實驗結果表明，該系統在生成答案的準確性和相關性方面有顯著提高，提升了用戶體驗，並減少了獲取相關答案所需的時間。
與其他模型和嵌入技術相比，使用 Dorna 模型和 Dorna 嵌入技術的系統在忠實度、答案相關性和上下文相關性方面均取得了最佳性能。
主要結論

本研究提出了一種基於 RAG 和 LLM 的新型應用，並通過精心準備的大學基準數據集，為學術數據檢索提供了有價值的見解，為該領域的未來研究奠定了基礎。
結合 RAG 技術和本地化數據集的 LLM 在處理特定領域問題方面具有巨大潛力。
意義
本研究為提升大學信息系統的效率和準確性提供了一種新的思路，並為開發更智能、更人性化的教育工具奠定了基礎。
局限性和未來研究方向

未來可以進一步擴展數據集的多樣性，納入更多樣化的問題和答案，以提高模型在更廣泛學術主題和背景下的穩健性。
可以考慮整合來自多所大學的數據，以增強數據集的泛化性和通用性。
建議將數據集與課程選擇部門進行整合，以便實時更新，確保數據集的時效性和準確性。

Thống kê

使用 Dorna 模型和 Dorna 嵌入技術的系統在忠實度方面達到了 0.839。
使用 Dorna 模型和 Dorna 嵌入技術的系統在答案相關性方面達到了 0.823。
使用 Dorna 模型和 Dorna 嵌入技術的系統在上下文相關性方面達到了 0.216。

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Leveraging Retrieval-Augmented Generation for University Knowledge Retrieval

by Arshia Hemma... lúc arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06237.pdf

Yêu cầu sâu hơn

該系統如何應對大學官網數據更新不及時的問題？

雖然本研究提出的問答系統展現了良好的效能，但大學官網數據更新不及時確實是一個需要解決的挑戰。以下是一些應對策略：

建立自動化數據更新機制： 可以開發爬蟲程式，定期自動抓取大學官網的最新數據，並更新至 UQB 數據集和系統索引中。可以設定每日或每週的自動更新頻率，確保系統數據的時效性。
與大學資訊系統整合： 可以與大學的學生資訊系統、課程管理系統等進行整合，直接獲取最新的課程資訊、選課規定等數據，避免依賴官網更新。
提供用戶回饋機制： 鼓勵學生在使用系統時提供回饋，例如標記過時或錯誤的資訊。系統可以收集這些回饋，並及時更新數據或提醒管理員進行修正。
結合即時資訊檢索： 對於時效性要求較高的問題，可以考慮結合網路搜尋引擎或大學官網的搜尋功能，在系統回答的基礎上，提供最新的相關資訊連結，供用戶參考。

透過以上方法，可以有效應對大學官網數據更新不及時的問題，提升系統回答的準確性和可靠性。

如果學生提出的問題超出了 UQB 數據集的範圍，該系統將如何處理？

當學生提出的問題超出 UQB 數據集範圍時，系統需要採用一些策略來應對，避免無法提供有效資訊或產生誤導性回答。以下是一些可行的處理方式：

偵測問題範圍外的情況： 系統可以透過分析問題與 UQB 數據集的相似度，判斷問題是否超出範圍。例如，可以計算問題與數據集中所有問題的詞向量距離，如果距離過大，則可能表示問題超出範圍。
提供相關資訊或建議： 當偵測到問題超出範圍時，系統可以：

告知用戶問題超出系統知識範圍， 並建議用戶嘗試其他資訊來源，例如大學官網、相關科系網站、圖書館資源等。
提供與問題關鍵字相關的數據集內資訊， 引導用戶縮小問題範圍或尋找相關資訊。
記錄問題並轉交人工客服， 由人工客服提供更精準的解答或協助。

持續擴充數據集： 系統應持續收集和分析學生提出的問題，將超出範圍的問題和答案加入 UQB 數據集中，不斷擴充系統的知識庫，提升應對能力。

透過以上方法，系統可以更智慧地處理超出數據集範圍的問題，提升用戶體驗，並為用戶提供更全面的資訊服務。

如何將該系統與其他教育資源（例如圖書館目錄、學習管理系統）進行整合，以提供更全面的知識檢索服務？

將該系統與其他教育資源整合，可以打破資訊孤島，為學生提供更全面的知識檢索服務。以下是一些整合方式：

建立統一的搜尋入口： 開發一個整合平台，讓學生可以透過單一搜尋框，同時查詢 UQB 數據集、圖書館目錄、學習管理系統等多個資料來源。
使用 API 介面交換數據： 系統可以透過 API 介面，與其他教育資源系統進行數據交換，例如獲取圖書館的最新館藏資訊、學習管理系統的課程資料等，並將這些資訊整合到系統的知識庫中。
建立知識圖譜： 可以將 UQB 數據集、圖書館目錄、學習管理系統等多個資料來源的資訊，整合到一個知識圖譜中，並利用圖譜技術進行關聯分析和推理，為學生提供更精準和個性化的知識推薦服務。
開發單一登入功能： 整合各個教育資源系統的帳號體系，讓學生可以使用單一帳號登入所有系統，提升使用便利性。

透過以上整合方式，可以將該系統打造成一個功能強大的知識檢索平台，為學生提供一站式的學習資訊服務，提升學習效率和體驗。