论文阅读:arxiv 2025 A Survey of Large Language Model Agents for Question Answering

https://arxiv.org/pdf/2503.19213

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A Survey of Large Language Model Agents for Question Answering

文章目录

  • 速览
  • 论文翻译
    • 面向问答的大型语言模型代理综述
    • 摘要
    • 一、引言

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速览

这篇文档主要是对基于大型语言模型(LLM)的问答代理进行了全面介绍。

首先,它解释了什么是基于LLM的问答代理。简单说,就是把大型语言模型当作“大脑”,让它能像自主代理一样感知环境、自主行动来完成问答任务。相比传统的问答系统和单纯的LLM问答系统,这种代理能和外部环境互动,所以问答效果更好。

接着,文档梳理了这种问答代理的工作流程,主要包括几个关键阶段。规划阶段,就是让LLM决定该采取什么步骤来回答问题,有基于提示和基于微调两种方式;问题理解阶段,通过识别关键信息、扩展或改写问题,帮助机器更好地理解用户的查询;信息检索阶段,从大量信息中找到相关的内容,还会进行排序、压缩和筛选;答案生成阶段,综合信息生成回答,还能借助计算器等外部工具,或者通过提示优化来提升效果;还有后续交互阶段,能和用户多轮对话,解决错误或者进行连续问答。

然后,文档提到了用于训练和评估这些代理的数据集,分为闭域和开域两种,闭域是在特定文档里找答案,开域则范围更广。

最后,文档指出了目前基于LLM的问答代理存在的一些问题,比如评估标准难制定、容易产生幻觉(生成错误信息却很自信)、推理能力有待提高、不能自主选择和创造工具,以及在文档索引方面还有挑战等,同时也探讨了未来的研究方向。

论文翻译

面向问答的大型语言模型代理综述

慕容悦

计算机科学系
乔治梅森大学
费尔法克斯,弗吉尼亚州 - 22030
myue@gmu.edu

摘要

本文综述了基于大型语言模型(LLM)的问答(QA)代理的发展。传统代理面临着显著的局限性,包括对数据的大量需求以及难以泛化到新环境等。基于LLM的代理通过利用LLM作为其核心推理引擎来应对这些挑战。与传统的问答流程和简单的LLM问答系统相比,这些代理通过与外部环境进行交互,取得了更优异的问答结果。我们系统地回顾了在问答任务背景下LLM代理的设计,围绕规划、问题理解、信息检索和答案生成等关键阶段展开讨论。此外,本文还指出了当前存在的挑战,并探讨了提升LLM代理问答系统性能的未来研究方向。

关键词——问答、大型语言模型、自然语言处理

一、引言

自主代理的概念在人工智能研究中早已得到认可。这些代理能够感知其环境并自主地对环境采取行动,以追求预定目标[1]。大型语言模型(LLM)的快速发展引发了人们对基于LLM的代理的浓厚兴趣[2,3]。LLM是由数十亿参数组成的神经网络。通过在海量文本数据上进行训练,LLM获得了对语法、语义、上下文和世界知识的深刻理解。这使它们能够将各种自然语言处理(NLP)任务转化为端到端的文本生成问题,从而在多个领域实现了显著的性能提升。

对于基于LLM的代理,我们可以将感知传感器视为“眼睛”,将文本形式的代表性行动视为“手”。在这种情况下,LLM充当着构建复杂代理的“大脑”,解决了先前代理存在的局限性。训练先前的代理需要大量的样本数据,并且在专家奖励设计方面成本高昂。相比之下,LLM代理拥有广泛的世界知识,并表现出强大的泛化能力,能够适应新的任务或环境。此外,由于LLM具备广泛的语言理解能力和全面的世界知识,它们展现出强大的推理技能,即使在没有特定环境训练的情况下,也能处理复杂的查询。而且,它们接受自然语言输入,具有灵活性、可解释性和用户友好性等特点。

问答(QA)一直是NLP领域的研究重点,也是基于LLM的代理广泛应用的场景。问答旨在根据给定的上下文或知识为问题提供正确答案,以满足人类的信息需求[4]。值得注意的是,许多NLP任务都可以构建成问答形式,例如,翻译任务可以表述为“你能提供以下句子的翻译吗”。在本综述中,我们特别关注用户有明确信息需求的任务。虽然LLM可以直接回答问题,但它们存在一定的局限性。首先,LLM可能会产生幻觉,生成不准确或错误的答案,特别是在需要细微、特定领域知识的情况下。这在法律、金融或医疗决策等复杂领域中尤为成问题[5,6]。其次,LLM的推理不与外部环境进行交互,例如用于检索最新信息的数据库或用于获取更准确答案的工具(如计算器、API)。此外,它们无法在环境中自主验证其输出的正确性。

基于LLM的代理被广泛应用于问答领域以解决这些问题。在问答任务中,基于LLM的代理与独立的LLM之间的关键区别在于多个模块的启发式设计。这些模块指导LLM执行特定的操作,如规划,并使LLM能够与外部环境进行交互,包括数据库、工具、其他训练过的模型和人类。

本文对用于问答任务的LLM代理设计进行了全面综述。我们首先提供理解本综述所需的基础知识。然后,我们总结了当前关于用于问答的LLM代理的研究,根据问答过程的各个阶段,将综述内容分为规划、问题理解、信息检索、答案生成和后续交互。对于每个阶段,我们讨论引入该阶段的动机,并探讨LLM代理是如何设计以提升每个阶段的性能的。此外,我们还指出了该领域存在的各种挑战,并讨论了潜在的未来研究方向。

本综述所涵盖的研究主要来自NLP领域的顶级会议和期刊。主要场所包括计算语言学协会年会(ACL)、自然语言处理经验方法会议(EMNLP)、计算语言学协会北美分会(NAACL)、国际学习表征会议(ICLR)以及神经信息处理系统会议(NeurIPS)等。

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