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浅谈 LLM RAG 对话机器人和 Text2SQL 的设计和实现
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原文中文，约15000字，阅读约需36分钟。
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内容提要
本文介绍了大语言模型（LLM）的基本逻辑和应用场景，包括RAG对话机器人和Text2SQL。LLM应用分为开源和商业模型，商业模型效果更好。LLM模型适配可以通过预训练、微调和RAG增强上下文等方式实现。在具体业务场景中，可以通过LLM实现规章制度查询和统计数据查询等功能。在构建端到端应用时，可以使用意图识别来决定走哪个应用。在LLM项目中，需要注意提示语工程的问题、LLM的非一致性问题和预期控制。
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关键要点
- 大语言模型（LLM）具有理解力和总结能力，应用场景包括RAG对话机器人和Text2SQL。
- LLM分为开源和商业模型，商业模型通常效果更好，适合复杂场景。
- LLM模型适配可通过预训练、微调和RAG增强上下文等方式实现。
- 在具体业务场景中，LLM可用于规章制度查询和统计数据查询。
- 构建端到端应用时，可使用意图识别来决定走哪个应用。
- 在LLM项目中需注意提示语工程、非一致性问题和预期控制。
- LLM的推理方式基于Transformer模型，通过预填充和生成步骤生成文本。
- 使用RAG增强上下文时，需要准确找到与问题相关的信息片段。
- 客户需求包括规章制度查询和统计数据查询，需通过LLM提升查询效率。
- 需求拆解过程包括文档准备、文字向量化、上下文取回和LLM集成。
- 统计数据查询涉及范围划定、元数据转换、语言转换和数仓对接等多个层面。
- 意图识别通过预存问题与意图的映射关系来判断用户意图。
- 在提示语工程中需注意LLM的非确定性和泛化能力。
- LLM的非一致性问题可能导致模型在新版本中表现下降。
- 预期控制是LLM项目成功的关键，需设定合理的期望值。
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