AsyncMLD: Asynchronous Multi-LLM Framework for Dialogue Recommendation System

📄 arXiv: 2312.13925v1 📥 PDF

作者: Naoki Yoshimaru, Motoharu Okuma, Takamasa Iio, Kenji Hatano

分类: cs.HC, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-12-21

备注: This paper is part of the proceedings of the Dialogue Robot Competition 2023

💡 一句话要点

提出AsyncMLD：用于对话推荐系统的异步多LLM框架

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

关键词: 对话系统 推荐系统 大型语言模型 异步处理 并行计算

📋 核心要点

  1. 现有对话系统在需要专业知识或处理大规模对话数据时，响应效果和效率面临挑战。
  2. AsyncMLD框架通过异步方式利用LLM，在生成回复和数据库搜索等任务中实现并行处理。
  3. 该框架在机器人说话期间执行数据库搜索线程，从而优化整体响应时间，提升用户体验。

📝 摘要（中文）

我们通过开发大型语言模型（LLM），在人机对话代理方面达到了一个实用且现实的阶段。然而，当需要专家知识或使用庞大的对话数据库来预测话语内容时，即使使用LLM，我们在话语内容的有效性和输出速度的效率方面仍然需要帮助。因此，我们提出了一个框架，该框架在返回适当响应的系统部分以及理解用户意图并搜索数据库的部分中异步使用LLM。特别地，注意到机器人说话需要时间，所以在机器人说话时执行与数据库搜索相关的线程。

🔬 方法详解

问题定义：现有对话推荐系统在处理需要专业知识或大规模对话数据库的场景时，存在响应速度慢和回复质量不高的问题。即使使用LLM，由于其推理时间和数据库检索时间较长，仍然难以保证实时性和有效性。

核心思路：AsyncMLD的核心思路是将对话系统的不同模块（如用户意图理解、数据库搜索、回复生成）解耦，并采用异步并行的方式执行。利用LLM进行用户意图理解和回复生成，同时在LLM推理的过程中，并行执行数据库搜索，从而减少整体响应时间。

技术框架：AsyncMLD框架包含多个模块，包括用户输入处理模块、意图理解模块（LLM）、数据库搜索模块、回复生成模块（LLM）和语音输出模块。用户输入首先被意图理解模块处理，该模块使用LLM理解用户意图。同时，数据库搜索模块异步地在后台搜索相关信息。最后，回复生成模块结合意图理解结果和数据库搜索结果，生成最终回复，并通过语音输出模块呈现给用户。

关键创新：AsyncMLD的关键创新在于异步并行处理机制。传统方法通常是串行执行各个模块，而AsyncMLD允许在LLM推理的同时进行数据库搜索，显著减少了整体响应时间。这种异步机制充分利用了机器人说话的时间，避免了资源浪费。

关键设计：AsyncMLD的关键设计包括线程管理和LLM的选择。框架使用线程池来管理异步任务，确保任务的并发执行和资源的高效利用。LLM的选择取决于具体的应用场景和需求，可以选择不同的LLM来平衡性能和成本。此外，数据库搜索模块的设计也需要考虑数据库的结构和查询效率，以保证搜索结果的准确性和及时性。

📊 实验亮点

论文重点在于框架设计，摘要中没有明确给出实验数据。但可以推断，AsyncMLD框架通过异步并行处理，能够显著减少对话系统的响应时间，提升用户体验。具体的性能提升幅度取决于LLM的性能、数据库的规模和查询效率等因素。未来的研究可以进一步评估AsyncMLD在不同场景下的性能表现，并与其他对话系统进行对比。

🎯 应用场景

AsyncMLD框架可应用于各种人机对话场景，例如智能客服、虚拟助手、教育机器人等。通过异步并行处理，可以显著提升对话系统的响应速度和用户体验。该框架尤其适用于需要专业知识或大规模数据支持的对话系统，例如医疗咨询、金融服务等领域。未来，AsyncMLD可以进一步扩展到多模态对话系统，支持语音、图像等多种输入方式。

📄 摘要（原文）

We have reached a practical and realistic phase in human-support dialogue agents by developing a large language model (LLM). However, when requiring expert knowledge or anticipating the utterance content using the massive size of the dialogue database, we still need help with the utterance content's effectiveness and the efficiency of its output speed, even if using LLM. Therefore, we propose a framework that uses LLM asynchronously in the part of the system that returns an appropriate response and in the part that understands the user's intention and searches the database. In particular, noting that it takes time for the robot to speak, threading related to database searches is performed while the robot is speaking.