Trying to make LLMs less stubborn in RAG (DSPy optimizer tested with knowledge graphs)

Diffbot

26 May 202411:14

Summary

TLDR本视频探讨了如何通过结合外部信息和内部知识来提高大型语言模型的准确性。研究发现，尽管RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型可以提高准确性，但其效果依赖于模型的信心和提示技术。视频还讨论了使用不同的提示技术如何影响语言模型遵循外部知识，并介绍了如何通过实体链接器来验证信息，减少模型的幻觉现象。此外，还展示了如何通过优化提示和集成知识图谱来改进语言模型的检索能力，以及如何通过DSP（Data-Structure Pipeline）优化器和自定义的提示模板来提高模型遵循知识图谱数据的能力。

Takeaways

🧠 研究显示，大型语言模型在处理外部信息和内部知识时，倾向于依赖自己的知识，特别是当它们对外部信息的正确性不够自信时。
🔍 研究比较了GPD 4、GPD 3.5和Mistral 7B三个模型，发现GPD 4在使用外部信息时最为可靠，其次是GPD 2.5，Mistral 7B排在第三位。
📈 研究指出，尽管RAG（Retrieval-Augmented Generation）可以提高准确性，但其有效性取决于模型的自信度和提示技术。
🤖 观众的评论启发了研究，即语言模型可能认为自己的内部知识比外部知识更正确，这影响了它们对问题的回答。
🔄 研究中使用了不同的提示技术，如Lan chain和Lalex，这些技术可以影响语言模型如何遵循外部知识。
🛠️ 提出了使用名为ThePi的框架来自动调整提示，以改善语言模型遵循外部知识的能力。
🔗 实体链接是验证信息的一种方法，通过将文本中的词语映射到知识图中的实体，并验证答案的有效性。
📚 知识图谱可以提供验证答案的依据，通过链接事实回到默认的知识图谱来确认信息的有效性。
🔧 在LLM（Large Language Models）系统中添加实体链接器可以检查答案的正确性，并帮助过滤语言模型产生的虚构信息。
📈 通过在DSP（Data-Seeking Pipeline）RAG管道中集成实体类型检查和知识图谱数据，可以提高输出的准确性。
📝 优化程序可能不总是可靠的，有时需要手动调整提示，以确保语言模型严格遵循知识图谱中的外部知识。

Q & A

为什么大型语言模型（LLMs）在提供知识图谱数据时仍然可能无法正确整合信息？
-根据视频脚本，LLMs可能倾向于依赖自己的内部知识，即使外部知识来源被认为更准确。这可能是由于模型对外部知识的信任度不足，或者由于模型的自信程度和提示技术的影响。
视频提到的研究是如何比较不同语言模型在处理外部信息时的可靠性的？
-该研究比较了GPD 4、GPD 3.5和Mistral 7B三个模型。研究发现，GPD 4在使用外部信息时是最可靠的模型，其次是GPD 2.5，最后是Mistral 7B。所有模型在自信外部知识不够准确时，都倾向于坚持自己的知识。
什么是RAG系统，它在提高语言模型准确性方面的作用是什么？
-RAG系统是一种检索增强的生成模型，它可以通过结合外部知识源来提高语言模型的准确性。然而，其有效性取决于模型的自信程度和提示技术。
视频脚本中提到的ThePi框架是什么，它如何帮助改善LLMs的流程？
-ThePi是一个模块化的框架，用于改进LLMs的流程。它包含一个优化器，该优化器应用自举技术来创建和完善示例，这个过程可以自动创建基于特定指标自我改进的提示。
实体链接在LLMs系统中的作用是什么？
-实体链接是一个通过将文本中的词语映射和识别到知识图中的实体来验证信息的过程。它不仅可以帮助检查答案的正确类型，还可以帮助过滤LLMs在幻觉时编造的信息。
如何通过实体链接者改进LLMs的输出？
-通过在LLMs系统中添加实体链接者，可以验证答案的类型，并确保答案与知识图中的信息一致，从而减少幻觉并提高输出的准确性。
在设计自定义的DS Py RAG管道时，为什么要整合知识图谱数据？
-整合知识图谱数据可以提供更全面的信息，因为知识图谱通过连接数据点来组织信息。这有助于语言模型基于精炼的查询从向量数据库中检索相关信息，并最终通过结合向量数据库和知识图谱的元数据来增强答案。
DS Py RAG管道中使用的两个指标是什么，它们如何工作？
-DS Py RAG管道中使用的两个指标是：检查答案的实体类型是否与实体链接者中的类型匹配，以及评估答案是否与知识图谱中的数据一致。如果答案的实体类型匹配或为是非类型答案（不需要实体类型），则分数增加一；然后评估答案是否与知识图谱中的上下文一致。
为什么即使提供了地面真实情况，优化程序可能也无法成功地使语言模型坚持外部知识？
-即使提供了地面真实情况，由于语言模型自身的不可预测性和自我导向的提示管道可能不够可靠，优化程序可能无法成功地使语言模型坚持外部知识。
手动调整提示与自动化提示管道相比，在使语言模型坚持外部知识方面有哪些优势？
-手动调整提示可以更具体地指导语言模型严格遵循知识图谱中的地面真实情况，尤其是在内部模式与外部知识存在冲突时。这可以减少幻觉，并提供与知识图谱数据完全一致的答案。
视频脚本中提到的“graph RAG”是什么，它与DS Py RAG有何不同？
-视频脚本中提到的“graph RAG”是接下来要探讨的主题，尽管脚本中没有详细说明，但可以推测它可能是一种不同的RAG系统，用于处理知识图谱和向量数据库的组合，与DS Py RAG相比，它可能有不同的优化和处理方法。

Outlines

00:00

🧠 大型语言模型的幻觉减少与知识平衡

在大型语言模型中，通过检索Mana生成的rag来减少幻觉被认为是一种有效的方法。然而，之前的视频中出现了一些不合逻辑的推理。观众提出了一个问题：这些模型是否因为内部知识库而忽视外部知识。本段讨论了一项及时的研究，该研究比较了GPD 4、GPD 3.5和Mistral 7B模型在平衡外部信息和内部知识方面的表现。研究发现，所有模型在自信外部知识不够准确时，倾向于坚持自己的知识。研究还指出，不同的提示技术可以影响模型如何遵循外部知识。此外，还探讨了实体链接器在验证信息和过滤幻觉方面的作用，以及如何将实体链接器集成到LLM管道中以提高输出质量。

05:01

🔍 知识图谱与向量数据库的结合优化

本段内容回顾了如何设计自定义的DS py rack管道，以整合知识图谱数据。首先，通过知识图谱细化原始问题，然后语言模型根据细化的查询从向量数据库检索相关信息，并最终结合向量数据库和知识图谱的元数据来增强答案。为了优化DSP Optimizer，使用了两个指标：检查答案的实体类型是否与知识图谱匹配，以及答案是否与知识图谱提供的内容一致。通过这些指标，可以评估管道是否严格遵循知识图谱中的数据。此外，还讨论了知识图谱如何提供两个人之间关系的详细信息和证据，以及如何通过调用自然语言API来获取这些信息。

10:02

🛠️ 手动调整提示模板以提高模型遵循外部知识的能力

在本段中，讨论了如何通过手动调整提示模板来提高语言模型遵循知识图谱中外部知识的能力。展示了不同的提示模板对模型输出的影响，包括一个没有明确指示模型严格遵循知识图谱的模板，导致模型输出出现幻觉。接着，提出了一个改进的模板，要求模型在内部模式与外部知识发生冲突时，严格遵循知识图谱。结果显示，这种改进的模板能够使模型的输出与知识图谱数据完全一致。最后，作者表达了对DSP框架的看法，认为它是一个精英框架，但学习曲线陡峭，对于能够成功使用它的程序员来说，可能意味着他们是顶尖的5%。

Mindmap

Keywords

💡幻觉

幻觉指的是在没有外部刺激的情况下产生的虚假感知体验。在视频脚本中，幻觉被用来比喻大型语言模型（LLM）在没有正确外部信息的情况下，生成不准确或不真实的信息。例如，当模型在没有正确上下文和真实信息的情况下，仍然坚持自己的知识，产生了错误的推理。

💡知识图谱（Knowledge Graph）

知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过图谱的形式存储实体之间的关系。在视频中，知识图谱被用来提供外部信息，帮助语言模型更准确地回答问题。例如，通过知识图谱，可以验证语言模型生成的答案是否与已知的事实一致。

💡实体链接（Entity Linking）

实体链接是将文本中的词语映射到知识图谱中的实体的过程。在视频中，实体链接用于验证信息，通过将文本中的词语与知识图谱中的实体进行匹配，来确定答案的有效性。例如，当提到“PayPal”时，实体链接可以帮助确认它是否与知识图谱中的相应实体匹配。

💡语言模型（Language Model, LM）

语言模型是一种用于生成或理解自然语言文本的机器学习模型。在视频中，语言模型被用来探讨它们如何处理和整合外部知识。例如，研究比较了不同版本的语言模型（如GPD 4、GPD 3.5和Mistral 7B）在利用外部信息时的表现。

💡检索增强（Retrieval-Augmented）

检索增强是指将外部信息检索技术与语言模型结合，以提高模型的性能。在视频中，检索增强被用来减少语言模型的幻觉问题，通过结合知识图谱和向量数据库来增强模型的准确性。

💡自我提升提示（Self-Improving Prompts）

自我提升提示是指根据特定指标自动创建和优化的提示，用于改善语言模型的表现。在视频中，提到了使用优化器来应用自举技术，自动创建基于特定指标的自我提升提示。

💡自举（Bootstrapping）

自举是一种通过重复抽样和测试数据来找到最佳性能模式的技术。在视频中，自举被用于DSP优化器，通过不断抽样和测试来创建和优化自我提升的提示。

💡向量数据库（Vector Database）

向量数据库是一种存储数据的数据库，其中数据以向量的形式表示，便于进行高效的相似性搜索。在视频中，向量数据库被用来根据知识图谱中的查询检索相关信息。

💡优化器（Optimizer）

优化器是一种用于改进系统性能的工具，它可以自动调整参数以提高效率。在视频中，优化器被用于DSP管道中，通过自举技术来创建和优化提示，以提高语言模型的准确性。

💡地面真实（Ground Truth）

地面真实是指在数据分析中用于验证模型输出的准确信息或数据。在视频中，地面真实由知识图谱提供，用于评估语言模型生成的答案是否准确。例如，知识图谱提供了关于SpaceX创始人的准确信息，即Elon Musk是唯一的创始人。

Highlights

Mana生成rag被认为是减少大型语言模型幻觉的有效方法。

先前视频中发现，即使提供了知识图谱(KG)数据，大型语言模型(LLMs)仍可能无法正确整合信息。

观众评论提出，LLMs可能认为其内部知识比外部知识更正确，因此不遵循外部知识。

研究探讨了语言模型如何平衡外部信息与内部知识，发现GPD 4最可靠，其次是GPD 2.5和Mistral 7B。

所有模型倾向于坚持自己的知识，如果它们确信外部知识不正确。

研究表明，尽管Rack可以提高准确性，但其有效性取决于模型的信心和提示技术。

研究未包括不同嵌入模型与Elen的配对效果。

使用不同的提示技术可以影响LLMs如何遵循外部知识。

ThePi是一个用于改进LLM管道的模块化框架，具有应用自举的优化器。

自举是一种通过重复抽样和测试数据以找到最佳性能模式的技术。

实体链接是验证信息的过程，通过将文本中的单词映射到知识图谱中的实体。

使用Diff B知识图谱，因为它拥有地球上最大的经过验证的信息源网络。

实体链接器可以防止LLMs产生错误的信息。

更新后的DSPo Rack管道包括答案类型有效性检查，以改善输出。

实体类型检查和引导语言模型严格遵循知识图谱的外部数据。

设计自定义DSPy Rack管道，与知识图谱数据集成。

使用两个指标来评估DSP优化器：实体类型检查和知识图谱数据一致性。

知识图谱可以清楚地显示两个人之间的关系及其证据。

知识图谱作为推理部分的真理基础。

自动化提示管道可能不可靠，语言模型的自我指导推理能力不可预测。

手动调整提示，使语言模型更严格地遵循外部知识。

ThePi框架学习曲线陡峭，手动定制提示模板可能仍然需要。