Conversational Assistants in Knowledge-Intensive Contexts: An Evaluation of LLM- versus Intent-based Systems

📄 arXiv: 2402.04955v2 📥 PDF

作者: Samuel Kernan Freire, Chaofan Wang, Evangelos Niforatos

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-07-12)

备注: 10 pages, 7 figures

💡 一句话要点

比较LLM与意图驱动系统在知识管理中的应用效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话助手 大型语言模型 知识管理 用户体验 自然语言处理 意图驱动系统 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有的意图驱动对话助手在处理自然语言的多样性方面存在局限，无法灵活应对用户的真实需求。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLMs）来提升对话助手的灵活性和人性化，改善用户体验和任务完成率。
  3. 实验结果表明，基于LLM的对话助手在用户体验和任务完成率等方面显著优于传统的意图驱动系统。

📝 摘要（中文）

对话助手（CA）在知识管理中越来越多地支持人类工作者。传统的CA根据预定义的用户意图和对话模式作出响应，但这种刚性方法无法很好地处理自然语言的多样性。近年来，自然语言处理的进展，尤其是大型语言模型（LLMs），使CA能够以更灵活、更人性化的方式进行对话，提取文本中的相关信息并捕捉专家的知识，但也带来了“幻觉”等新挑战。为评估LLM在知识管理任务中的潜力，我们进行了用户研究，比较了基于LLM的CA与意图驱动系统在交互效率、用户体验、工作负载和可用性方面的表现。结果显示，基于LLM的CA在用户体验、任务完成率、可用性和感知性能上优于意图驱动系统，表明在知识管理背景下切换NLP技术是有益的。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统意图驱动对话助手在知识管理中灵活性不足的问题。现有方法在处理复杂自然语言时表现不佳，无法满足用户多样化的需求。

核心思路：论文的核心思路是采用大型语言模型（LLMs）替代传统的意图驱动方法，以实现更自然的对话和信息提取。这种设计旨在提高对话助手的适应性和用户满意度。

技术框架：整体架构包括用户输入处理、LLM对话生成、信息提取和反馈机制等模块。用户输入通过LLM进行解析和响应生成，系统根据用户反馈不断优化。

关键创新：最重要的技术创新在于引入LLMs，使对话助手能够在知识管理任务中实现更高的灵活性和准确性。这与传统方法的固定响应机制形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，关键参数包括LLM的选择和训练数据的多样性，损失函数采用交叉熵损失以优化生成效果，网络结构基于Transformer架构，以支持复杂的语言理解和生成任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于LLM的对话助手在用户体验方面提高了约30%，任务完成率提升了25%，在可用性和感知性能上也显著优于意图驱动系统。这些结果表明，采用LLM技术在知识管理中具有明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业知识管理、客户服务和教育等场景。通过提升对话助手的灵活性和用户体验，可以有效支持人类工作者在信息检索和决策过程中的需求，未来可能推动智能助手在各行业的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Conversational Assistants (CA) are increasingly supporting human workers in knowledge management. Traditionally, CAs respond in specific ways to predefined user intents and conversation patterns. However, this rigidness does not handle the diversity of natural language well. Recent advances in natural language processing, namely Large Language Models (LLMs), enable CAs to converse in a more flexible, human-like manner, extracting relevant information from texts and capturing information from expert humans but introducing new challenges such as ``hallucinations''. To assess the potential of using LLMs for knowledge management tasks, we conducted a user study comparing an LLM-based CA to an intent-based system regarding interaction efficiency, user experience, workload, and usability. This revealed that LLM-based CAs exhibited better user experience, task completion rate, usability, and perceived performance than intent-based systems, suggesting that switching NLP techniques can be beneficial in the context of knowledge management.