大模型与rag检索增强技术的问题

Question

使用大语言模型结合领域标准文档构建本地知识库时，问答时只能作用于构建好的问答数据集吗？能否回答非数据集的问题？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用大语言模型（如通义千问这样的模型）结合领域标准文档构建本地知识库时，确实可以将这些模型用于多种用途，包括但不限于对已构建的问答数据集进行查询。实际上，这些模型的一个关键优势就是它们能够泛化到未见过的问题，即它们可以尝试回答那些不在训练数据集中的问题。

要实现这一目标，你需要首先将领域标准文档输入到预训练的语言模型中，然后通过微调让模型学习这些领域的特定知识。一旦完成微调，你就可以使用这个定制化的模型来回答各种相关领域的问题，无论是数据集中存在的还是新的、未曾遇见的问题。

以下是大致的步骤：

1. 数据准备：收集并整理领域相关的标准文档，将其转化为文本格式。
2. 微调模型：使用这些文本作为输入，对预训练的大规模语言模型进行微调。这通常涉及设置一个任务，例如回答封闭式问题，或者根据给定的上下文生成相应的答案。
3. 评估和调整：测试微调后的模型在一些验证数据上的性能，并根据结果进行必要的参数调整。
4. 应用：使用微调后的模型来回答用户提出的新问题，无论这些问题是否出现在原始数据集中。

这里是一个简单的Python示例，展示了如何使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型并对其进行微调。请注意，实际操作可能需要大量的计算资源和时间，而且对于大规模的微调，你可能需要在GPU上运行。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

# 选择预训练模型，例如T5
model_name = "t5-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# 假设你已经有了训练数据，存储在一个列表中，每个元素是dict，包含"context"和"response"
train_data = [
    {"context": ..., "response": ...},
    # ...
]

# 准备数据集
dataset = MyDataset(train_data, tokenizer=tokenizer)

# 设置训练参数
training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

# 创建Trainer
trainer = Seq2SeqTrainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

# 开始微调
trainer.train()

# 微调完成后，你可以保存模型
trainer.save_model('./my_finetuned_model')

# 使用微调后的模型回答新问题
def answer_question(question):
    input_text = question + " </s> "  # 添加</s>表示结束符
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, do_sample=True)
    response = tokenizer.decode(outputs[0])
    return response

new_question = "What is the capital of France?"
answer = answer_question(new_question)
print(answer)

这段代码只是一个基础示例，实际应用中可能需要对数据进行更详细的预处理，比如添加适当的开始和结束标记，以及调整训练参数以适应你的具体需求。此外，注意这只是一个简化的流程，实际的微调过程可能会更复杂，包括更精细的数据清洗、多轮迭代和模型选择等。