【求助帖】如何实现更精准的知识库经验请教 #603

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king · 2025-03-05T20:12:41+08:00

king commented

2025-03-05 20:12:41 +08:00

1、目前基于dify、fastgpt等基于上传的文档进行切片、向量化，但均需要人工参与确认，如何实现业务提供的一堆文件进行比较精准的向量化；PDF、word、excel、txt、markdown等格式，如何解放大量人工
2、知识库向量化后，结合大模型实现知识问答，如何限制用户问答时不回答无关知识库的问题，现在测试用提示词等效果不好

请求各位大神有什么好的经验分享下

1、目前基于dify、fastgpt等基于上传的文档进行切片、向量化，但均需要人工参与确认，如何实现业务提供的一堆文件进行比较精准的向量化；PDF、word、excel、txt、markdown等格式，如何解放大量人工 2、知识库向量化后，结合大模型实现知识问答，如何限制用户问答时不回答无关知识库的问题，现在测试用提示词等效果不好请求各位大神有什么好的经验分享下

12019701659cs commented

2025-03-10 13:00:57 +08:00

实现业务文档的精准向量化
（1）语义分割和分块: 不要简单地使用固定大小的分块方法，而是对文档进行语义分割。将文档分解成有意义的单元，例如段落、章节，甚至是基于主题的片段。这样做有助于在每个块内保留上下文信息，从而产生更准确的向量表示。
（2）上下文感知嵌入: 使用对上下文敏感的嵌入模型。像 Sentence-BERT 或基于 Transformer 的模型，旨在理解词语在其周围文本环境中的含义。
（3）微调嵌入模型: 对于高度特定的业务领域，微调预训练的嵌入模型。、
（4）元数据整合: 不仅要向量化文本内容，还要在向量化过程中包含相关的元数据（例如，文档标题、作者、日期、章节标题）。
自动化处理：
（1）将所有文档转换为一致且可处理的格式，理想情况下是纯文本或 Markdown。
（2）一旦文档转换为基于文本的格式，就可以自动化提取相关信息。
（3）使用工作流程自动化工具来编排整个文档处理流程，从格式转换到向量化和数据加载。
建议:
提高相似度阈值: 在当前的向量检索基础上，尝试提高相似度阈值，只保留更相关的文档片段。
尝试 LangChain 等框架: 使用 LangChain 等框架，利用其提供的组件构建更完善的知识库问答系统，并尝试更高级的检索和答案生成策略。
答案生成阶段的约束：明确指示模型只回答知识库内的问题: 在提示词中，更明确地指示模型，如果问题无法在提供的知识库中找到答案，则不要编造答案，而是直接回答“无法回答”或“知识库中没有相关信息”。
“无法回答”机制: 训练或微调模型，使其能够识别问题是否超出知识库范围，并学会输出明确的“无法回答”或类似的声明。这可以通过以下方式实现：
微调 (Fine-tuning): 使用包含“无关问题”和“无法回答”答案的数据集，对模型进行微调。
提示工程 (Prompt Engineering) + 后处理 (Post-processing): 在提示词中加入明确的指令，并在模型输出后，通过规则或模型判断答案是否来源于知识库，如果不是，则强制输出“无法回答”。
事实性验证 (Fact Verification): 在生成答案后，可以尝试进行事实性验证，确保生成的答案能够从提供的知识库片段中找到依据。如果无法验证，则认为答案不可靠，并返回“无法回答”。

1. 实现业务文档的精准向量化（1）语义分割和分块: 不要简单地使用固定大小的分块方法，而是对文档进行语义分割。将文档分解成有意义的单元，例如段落、章节，甚至是基于主题的片段。这样做有助于在每个块内保留上下文信息，从而产生更准确的向量表示。（2）上下文感知嵌入: 使用对上下文敏感的嵌入模型。像 Sentence-BERT 或基于 Transformer 的模型，旨在理解词语在其周围文本环境中的含义。（3）微调嵌入模型: 对于高度特定的业务领域，微调预训练的嵌入模型。、（4）元数据整合: 不仅要向量化文本内容，还要在向量化过程中包含相关的元数据（例如，文档标题、作者、日期、章节标题）。 2. 自动化处理：（1）将所有文档转换为一致且可处理的格式，理想情况下是纯文本或 Markdown。（2）一旦文档转换为基于文本的格式，就可以自动化提取相关信息。（3）使用工作流程自动化工具来编排整个文档处理流程，从格式转换到向量化和数据加载。 3. 建议: 提高相似度阈值: 在当前的向量检索基础上，尝试提高相似度阈值，只保留更相关的文档片段。尝试 LangChain 等框架: 使用 LangChain 等框架，利用其提供的组件构建更完善的知识库问答系统，并尝试更高级的检索和答案生成策略。答案生成阶段的约束：明确指示模型只回答知识库内的问题: 在提示词中，更明确地指示模型，如果问题无法在提供的知识库中找到答案，则不要编造答案，而是直接回答“无法回答”或“知识库中没有相关信息”。 “无法回答”机制: 训练或微调模型，使其能够识别问题是否超出知识库范围，并学会输出明确的“无法回答”或类似的声明。这可以通过以下方式实现：微调 (Fine-tuning): 使用包含“无关问题”和“无法回答”答案的数据集，对模型进行微调。提示工程 (Prompt Engineering) + 后处理 (Post-processing): 在提示词中加入明确的指令，并在模型输出后，通过规则或模型判断答案是否来源于知识库，如果不是，则强制输出“无法回答”。事实性验证 (Fact Verification): 在生成答案后，可以尝试进行事实性验证，确保生成的答案能够从提供的知识库片段中找到依据。如果无法验证，则认为答案不可靠，并返回“无法回答”。

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