ChatSOS: LLM-based knowledge Q&A system for safety engineering

📄 arXiv: 2312.08629v1 📥 PDF

作者: Haiyang Tang, Zhenyi Liu, Dongping Chen, Qingzhao Chu

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-14

备注: in Chinese language

💡 一句话要点

ChatSOS：基于LLM的知识问答系统，用于提升安全工程领域的应用能力

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

关键词: 大型语言模型 安全工程 知识问答系统 向量数据库 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在处理专业任务时面临语料库大小、输入处理限制和隐私问题等挑战，难以充分满足安全工程领域的特定需求。
  2. ChatSOS系统通过提示工程将外部知识库融入LLM，利用向量数据库实现高效检索，从而提升LLM在安全工程领域的专业知识和问题解决能力。
  3. 实验结果表明，该系统能够有效总结事故报告并提供相关建议，显著增强了LLM在深度问题分析和自主任务分配方面的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的知识问答系统ChatSOS，旨在提升LLM在安全工程领域的理解和响应准确性。该系统通过提示工程整合外部知识数据库，为LLM提供最新和可靠的信息。系统利用统计方法分析历史事故报告，并采用向量嵌入技术构建向量数据库，实现高效的相似性搜索。实验结果表明，集成外部知识显著增强了LLM在深度问题分析和自主任务分配方面的能力，能够有效地总结事故报告并提供相关建议。该方法不仅扩展了LLM在安全工程中的应用，也为未来自动化和智能系统的发展奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在安全工程领域的应用受到限制，主要原因是其通用知识库无法覆盖该领域的专业知识，导致在处理特定任务时准确性和可靠性不足。此外，从可靠来源快速获取有用信息对LLM至关重要，而现有方法难以满足这一需求。

核心思路：论文的核心思路是通过将外部知识库集成到LLM中，从而增强其在安全工程领域的专业知识和问题解决能力。具体而言，利用提示工程（Prompt Engineering）引导LLM利用外部知识，并构建向量数据库实现高效的知识检索。

技术框架：ChatSOS系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 历史事故报告分析模块，利用统计方法分析事故报告；2) 向量嵌入模块，将事故报告转换为向量表示；3) 向量数据库构建模块，构建基于向量嵌入的知识库；4) 相似性搜索模块，基于向量相似度进行知识检索；5) LLM问答模块，利用检索到的知识和提示工程，生成针对用户问题的答案。

关键创新：该研究的关键创新在于将外部知识库与LLM进行有效集成，从而显著提升LLM在安全工程领域的应用能力。与传统的LLM应用方法相比，该方法能够利用领域专业知识，提供更准确、更可靠的答案。此外，利用向量数据库进行相似性搜索，提高了知识检索的效率。

关键设计：论文中使用了向量嵌入技术，例如Word2Vec、GloVe或Transformer-based的嵌入模型，将事故报告转换为向量表示。向量数据库的选择需要考虑检索效率和存储成本，例如可以使用Faiss或Annoy等开源库。提示工程的设计需要根据具体的任务进行调整，例如可以设计包含问题、相关背景知识和期望答案格式的提示模板。

📊 实验亮点

该研究通过将外部知识库集成到LLM中，显著提升了LLM在安全工程领域的应用能力。实验结果表明，该系统能够有效地总结事故报告并提供相关建议，为深度问题分析和自主任务分配提供了有力支持。具体的性能数据和对比基线在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于安全工程领域的多个方面，例如事故原因分析、风险评估、安全培训和应急响应。通过ChatSOS系统，工程师可以快速获取相关知识和建议，提高工作效率和决策质量。未来，该系统可以进一步扩展到其他专业领域，为各行各业提供智能化的知识问答服务。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have notably propelled natural language processing (NLP) capabilities, demonstrating significant potential in safety engineering applications. Despite these advancements, LLMs face constraints in processing specialized tasks, attributed to factors such as corpus size, input processing limitations, and privacy concerns. Obtaining useful information from reliable sources in a limited time is crucial for LLM. Addressing this, our study introduces an LLM-based Q&A system for safety engineering, enhancing the comprehension and response accuracy of the model. We employed prompt engineering to incorporate external knowledge databases, thus enriching the LLM with up-to-date and reliable information. The system analyzes historical incident reports through statistical methods, utilizes vector embedding to construct a vector database, and offers an efficient similarity-based search functionality. Our findings indicate that the integration of external knowledge significantly augments the capabilities of LLM for in-depth problem analysis and autonomous task assignment. It effectively summarizes accident reports and provides pertinent recommendations. This integration approach not only expands LLM applications in safety engineering but also sets a precedent for future developments towards automation and intelligent systems.