什么事指代消解

[title]RAG提示工程(一)：基础概念[heading2]六、动手做一个RAG提示词[heading3]6.2过程[heading4]6.2.5 Must To Have：通过多轮对话解决指代消解问题在先前的讨论中，我们主要关注的是单轮问答的情境。然而，在现实世界的对话中，我们往往需要处理连续的多轮对话。在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生，例如使用代词“它”、“他们”、“我们”等。在这种情况下，如果仅仅依据用户的原始提问来检索相关知识片段，可能会导致检索结果的不精确或者无法检索到相关信息。此外，由于我们对模型的回复内容施加了限制，使得模型不再依赖其内部知识库来生成答案，有时这可能会导致多轮对话的流畅性受到影响，甚至出现对话中断的情况。因此，为了提升对话系统的性能和用户体验，我们需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。不过，由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互是无法达成的（至少目前看来是这样），所以我们需要将测试形式进行转换。首先解决”指代消解“的问题，然后再进行下一轮答复。首先，我们准备指代消解所需的提示词：大家可以看到，这里使用的“指代消解”提示词是使用CoT写出的思维链，我们在这个思维链中列举了不同情况的推理情景，目的就是让模型能够适应并成功推理出需要消解的代词，然后根据消解代词的结果重新组织问题。接着我们开始尝试复现指代消解的步骤：步骤1：进行第一轮对话在第一轮对话中，我们提出问题”尼罗河是什么？“，接着，系统成功召回了关于“尼罗河“的知识片段，并做出了回复。步骤2：开始指代消解

[title]19.RAG提示工程系列（一）[heading2]六、动手做一个RAG提示词[heading3]6.2过程[heading4]6.2.5 Must To Have：通过多轮对话解决指代消解问题在先前的讨论中，我们主要关注的是单轮问答的情境。然而，在现实世界的对话中，我们往往需要处理连续的多轮对话。在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生，例如使用代词“它”、“他们”、“我们”等。在这种情况下，如果仅仅依据用户的原始提问来检索相关知识片段，可能会导致检索结果的不精确或者无法检索到相关信息。此外，由于我们对模型的回复内容施加了限制，使得模型不再依赖其内部知识库来生成答案，有时这可能会导致多轮对话的流畅性受到影响，甚至出现对话中断的情况。因此，为了提升对话系统的性能和用户体验，我们需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。不过，由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互是无法达成的（至少目前看来是这样），所以我们需要将测试形式进行转换。首先解决”指代消解“的问题，然后再进行下一轮答复。首先，我们准备指代消解所需的提示词：大家可以看到，这里使用的“指代消解”提示词是使用CoT写出的思维链，我们在这个思维链中列举了不同情况的推理情景，目的就是让模型能够适应并成功推理出需要消解的代词，然后根据消解代词的结果重新组织问题。接着我们开始尝试复现指代消解的步骤：步骤1：进行第一轮对话在第一轮对话中，我们提出问题”尼罗河是什么？“，接着，系统成功召回了关于“尼罗河“的知识片段，并做出了回复。步骤2：开始指代消解

[title]RAG提示工程(一)：基础概念[heading2]六、动手做一个RAG提示词[heading3]6.2过程[heading4]6.2.5 Must To Have：通过多轮对话解决指代消解问题首先我们需要把提示词更换为处理”指代消解“的专用提示词，紧接着，我们尝试提问“它对埃及的贡献是什么？”经过指代消解的处理，原先的问题“它对埃及的贡献是什么？”已经转换为更加明确的询问：“尼罗河对埃及的贡献是什么？”随着代词的消失，问题变得具体而清晰，显示出指代消解过程取得了成功。现在，让我们将这个经过优化的问题带入到接下来的对话环节中，以便模型能够准确召回对应知识片段。步骤3：使用指代消解后的问题进行提问：在问题被更换成“尼罗河对埃及的贡献是什么？”后，系统准确的召回了相关的知识片段，并对此进行了答复。至此，”指代消解“的流程演示完毕。客观来看，“指代消解”是利用RAG架构构建智能问答系统时面临的关键挑战之一，特别是在多轮对话的应用场景中尤为突出（毕竟，哪个真实的应用场景不是由一系列多轮对话构成的呢？）。然而，目前采用Prompt方法来解决指代消解问题，要求模型在生成回复之前，首先对问题进行深入的解析和推理。基于这一推理结果，才能继续提出问题。这种做法无疑增加了计算资源的消耗和系统的响应延迟。因此，在处理这类问题时，我们必须全面权衡推理负荷、Token消耗和问答的准确性等多个因素，以便根据具体的应用环境和需求，做出合理的技术选择和应用策略。