基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
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原文中文，约23500字，阅读约需56分钟。
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内容提要
本文介绍了针对大模型检索增强答疑机器人方案的prompt工程构建思路，包括超链接精准提取、关键信息精准还原生成和代码&超链接精准提取等场景。文章还介绍了LLM训练及推理的指令微调、SFT训练和效果评估等方面的内容。
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关键要点
- 本方案已在阿里云多个场景落地，显著提升答疑效率。
- 介绍了使用PAI和向量检索搭建大模型知识库对话的具体操作步骤。
- LLM在生成回复时存在事实性和实时性缺陷，需借助外部知识库生成准确回复。
- 主流解决方案基于LangChain进行LLM检索增强，结合向量检索库提升生成效果。
- 模块化实现包含文本处理、Embedding模型、向量检索库、LLM指令微调、Prompt工程和推理部署等关键点。
- 向量检索库选择包括云上数据库产品和本地数据库，针对不同场景选择合适方案。
- 文本处理需进行数据清洗、语义切块和QA提取，以适应向量检索库。
- Embedding模型对最终结果影响显著，常用模型包括text2vec、SGPT和BGE。
- LLM训练包括指令微调和效果评估，需平衡模型大小与推理延迟。
- Prompt工程设计可解决LLM生成时的不可控性，提升生成结果的准确性。
- 推理部署可通过PAI-EAS和BladeLLM加速，提升用户体验。
- 展示了WebUI Demo，支持自定义配置和多种模式问答。
- 通过智能问答系统优化传统方案，提升了答疑效率和用户满意度。
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