Extracting Self-Consistent Causal Insights from Users Feedback with LLMs and In-context Learning

📄 arXiv: 2312.06820v1 📥 PDF

作者: Sara Abdali, Anjali Parikh, Steve Lim, Emre Kiciman

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ME

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

利用LLM和上下文学习从用户反馈中提取自洽的因果洞察，辅助问题诊断

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

关键词: 用户反馈分析 因果推断 大型语言模型 上下文学习 双重机器学习 问题诊断 软件缺陷检测

📋 核心要点

  1. Windows Feedback Hub收集大量用户反馈，但人工诊断问题根源效率低，需要自动化方法。
  2. 利用LLM的推理能力，生成先验因果模型，辅助双重机器学习（DML）流程，弥补领域知识不足。
  3. 该方法能够提取已知问题、发现新bug，并识别导致bug的事件序列，同时减少无效输出。

📝 摘要（中文）

Microsoft Windows Feedback Hub旨在接收用户对各种主题的反馈，包括电源和电池等关键主题。反馈是了解用户对Windows及其生态系统体验的最有效方式之一。然而，Feedback Hub收到的海量反馈使得诊断报告问题的实际原因极具挑战性。为了更好地理解和分类问题，我们利用双重机器学习（DML）将用户反馈与遥测信号相关联。DML流程面临的主要挑战之一是模型设计（例如，因果图）需要领域知识，而这些知识有时不可用或难以获得。在这项工作中，我们利用大型语言模型（LLM）的推理能力来生成先验模型，该模型在一定程度上弥补了领域知识的不足，并可用作衡量反馈信息量的启发式方法。我们基于LLM的方法能够提取先前已知的问题，发现新的错误，并识别导致错误的事件序列，同时最大限度地减少超出领域范围的输出。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从海量用户反馈中自动提取因果关系，从而诊断Windows系统问题的难题。现有方法依赖于人工构建的因果图，这需要大量的领域知识，并且难以覆盖所有可能的问题。此外，用户反馈的质量参差不齐，如何有效利用这些信息也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，通过上下文学习，让LLM从用户反馈中提取潜在的因果关系，构建一个先验的因果模型。这个模型可以作为DML流程的辅助信息，提高问题诊断的准确性和效率。通过LLM生成先验模型，可以减少对人工标注数据的依赖，并能够发现新的、未知的bug。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 从Windows Feedback Hub收集用户反馈数据。2) 使用LLM和上下文学习，从反馈数据中提取因果关系，构建先验因果模型。3) 将LLM生成的因果模型作为DML流程的输入，结合遥测数据，进行因果推断。4) 对推断结果进行验证和评估，并根据结果调整LLM的提示和上下文学习样本。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的推理能力应用于用户反馈分析，并将其与传统的DML方法相结合。与现有方法相比，该方法不需要人工构建因果图，可以自动从数据中学习因果关系，并且能够发现新的bug。此外，该方法还利用上下文学习，提高LLM提取因果关系的准确性和可靠性。

关键设计：论文中使用了in-context learning，通过提供一些示例，引导LLM提取用户反馈中的因果关系。具体的prompt设计和示例选择是关键。此外，如何将LLM生成的因果模型有效地融入到DML流程中，也是一个重要的设计考虑。论文可能还涉及一些参数调优，例如LLM的temperature参数，以控制生成结果的多样性。

📊 实验亮点

论文展示了LLM在用户反馈分析中的有效性，能够提取先前已知的问题，发现新的错误，并识别导致错误的事件序列。虽然具体性能数据未知，但该方法能够减少对人工标注数据的依赖，并能够发现新的、未知的bug，这表明其在实际应用中具有很大的潜力。该方法还能够最大限度地减少超出领域范围的输出，提高了结果的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种用户反馈分析场景，例如软件缺陷检测、产品改进建议挖掘、客户服务优化等。通过自动提取用户反馈中的因果关系，可以帮助企业更快地发现和解决问题，提高产品质量和用户满意度。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

Microsoft Windows Feedback Hub is designed to receive customer feedback on a wide variety of subjects including critical topics such as power and battery. Feedback is one of the most effective ways to have a grasp of users' experience with Windows and its ecosystem. However, the sheer volume of feedback received by Feedback Hub makes it immensely challenging to diagnose the actual cause of reported issues. To better understand and triage issues, we leverage Double Machine Learning (DML) to associate users' feedback with telemetry signals. One of the main challenges we face in the DML pipeline is the necessity of domain knowledge for model design (e.g., causal graph), which sometimes is either not available or hard to obtain. In this work, we take advantage of reasoning capabilities in Large Language Models (LLMs) to generate a prior model that which to some extent compensates for the lack of domain knowledge and could be used as a heuristic for measuring feedback informativeness. Our LLM-based approach is able to extract previously known issues, uncover new bugs, and identify sequences of events that lead to a bug, while minimizing out-of-domain outputs.