Experimenting with Large Language Models and vector embeddings in NASA SciX

📄 arXiv: 2312.14211v1 📥 PDF

作者: Sergi Blanco-Cuaresma, Ioana Ciucă, Alberto Accomazzi, Michael J. Kurtz, Edwin A. Henneken, Kelly E. Lockhart, Felix Grezes, Thomas Allen, Golnaz Shapurian, Carolyn S. Grant, Donna M. Thompson, Timothy W. Hostetler, Matthew R. Templeton, Shinyi Chen, Jennifer Koch, Taylor Jacovich, Daniel Chivvis, Fernanda de Macedo Alves, Jean-Claude Paquin, Jennifer Bartlett, Mugdha Polimera, Stephanie Jarmak

分类: cs.CL, astro-ph.IM, cs.AI

发布日期: 2023-12-21

备注: To appear in the proceedings of the 33th annual international Astronomical Data Analysis Software & Systems (ADASS XXXIII)

💡 一句话要点

NASA SciX利用大语言模型和向量嵌入改进信息检索，降低幻觉

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

关键词: 大语言模型 向量嵌入 信息检索 检索增强生成 NASA SciX

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在缺乏上下文的情况下容易产生“幻觉”，影响信息检索的准确性。
  2. 该研究利用向量嵌入技术为文档创建语义表示，并结合检索增强生成方法，为LLM提供上下文。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效降低大语言模型的幻觉，提升信息检索的质量。

📝 摘要（中文）

本文探讨了如何利用开源大语言模型（LLM）在NASA SciX（即NASA ADS）项目中进行信息检索和数据增强的创新尝试，同时尊重数据版权和用户隐私。直接使用大语言模型进行提问容易产生幻觉。因此，NASA SciX开发了一个实验，为大量的摘要和全文内容创建语义向量，并设计了一个提示系统，利用系统中的上下文块来提问。基于非系统的的人工评估，实验表明，使用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）可以降低幻觉程度，并获得更好的响应。为了在NASA SciX中设计新的功能和数据增强流程，同时保持项目的高度信任和质量，还需要进一步探索。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决直接使用大语言模型进行信息检索时，由于缺乏上下文信息而容易产生的“幻觉”问题。现有方法在处理大规模文档时，无法有效提供相关上下文，导致LLM生成不准确或虚假的信息。

核心思路：核心思路是利用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）。首先，将文档（摘要和全文）转换为向量嵌入，然后根据用户查询检索最相关的文档片段，最后将这些片段作为上下文提供给LLM，引导其生成更准确的答案。这样可以避免LLM完全依赖自身的知识，而是基于检索到的信息进行推理。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 文档向量化：使用适当的嵌入模型（具体模型未知）将NASA SciX的大量摘要和全文内容转换为语义向量。2) 检索：接收用户查询，并使用向量相似度搜索（具体方法未知）在向量数据库中检索最相关的文档片段。3) 提示工程：设计有效的提示模板，将检索到的文档片段作为上下文信息，与用户查询一起输入到大语言模型中。4) 生成：大语言模型基于提供的上下文生成答案。

关键创新：关键创新在于将向量嵌入和检索增强生成技术应用于NASA SciX的大规模文档库，并设计了相应的提示系统。通过为LLM提供上下文信息，显著降低了幻觉现象，提高了信息检索的准确性和可靠性。

关键设计：论文中没有详细说明关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。提示工程的设计是关键，需要确保检索到的上下文信息能够有效地引导LLM生成准确的答案。向量嵌入模型的选择和向量相似度搜索算法的选择也会影响检索效果，但论文中没有明确指出具体使用了哪些技术。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用检索增强生成（RAG）方法可以有效降低大语言模型的幻觉程度，并获得更好的响应。虽然论文中提到的是“非系统的的人工评估”，但结果表明了RAG在特定领域的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，需要进一步的量化评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大规模信息检索的场景，例如科学文献检索、法律文档分析、企业知识库构建等。通过降低大语言模型的幻觉，可以提高信息检索的准确性和可靠性，为用户提供更有价值的信息服务。未来，该技术可以与更多的数据增强方法结合，进一步提升信息检索的效果。

📄 摘要（原文）

Open-source Large Language Models enable projects such as NASA SciX (i.e., NASA ADS) to think out of the box and try alternative approaches for information retrieval and data augmentation, while respecting data copyright and users' privacy. However, when large language models are directly prompted with questions without any context, they are prone to hallucination. At NASA SciX we have developed an experiment where we created semantic vectors for our large collection of abstracts and full-text content, and we designed a prompt system to ask questions using contextual chunks from our system. Based on a non-systematic human evaluation, the experiment shows a lower degree of hallucination and better responses when using Retrieval Augmented Generation. Further exploration is required to design new features and data augmentation processes at NASA SciX that leverages this technology while respecting the high level of trust and quality that the project holds.