dIR -- Discrete Information Retrieval: Conversational Search over Unstructured (and Structured) Data with Large Language Models

📄 arXiv: 2312.13264v1 📥 PDF

作者: Pablo M. Rodriguez Bertorello, Jean Rodmond Junior Laguerre

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2023-12-20

备注: 8 pages, 5 figures, Association for Computational Linguistics

💡 一句话要点

dIR：利用大语言模型实现非结构化与结构化数据的对话式检索

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

关键词: 信息检索 大语言模型 语义解析 结构化数据 非结构化数据

📋 核心要点

  1. 现有方法难以统一查询结构化和非结构化数据，阻碍了自然语言对话式检索的发展。
  2. dIR的核心思想是利用LLM将非结构化文本转换为结构化表示，并结合文本到SQL的语义解析器进行查询。
  3. 实验结果表明，dIR在处理复杂查询时优于传统的信息检索和知识库方法，开辟了新的查询可能性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的信息检索方法dIR（Discrete Information Retrieval），旨在提供一个统一的接口，用于查询自由文本和结构化知识。dIR利用大语言模型（LLM）将文本转换为富有表现力的表示。文本被提取成列式形式后，可以通过文本到SQL的语义解析器进行查询，LLM将自然语言转换为SQL。在需要时，可以通过多步推理对话代理来实现对话。通过专有的问答数据集验证了该方法，结果表明，与传统的基于微调的密集嵌入模型的信息检索（IR）和基于SQL的知识库（KB）相比，dIR使得对自由文本进行一类全新的查询成为可能。对于足够复杂的查询，dIR能够成功，而其他方法则没有机会。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何统一查询结构化和非结构化数据，以支持自然语言对话式检索的问题。现有方法，如基于密集嵌入的信息检索和基于SQL的知识库，在处理混合数据源和复杂推理查询时存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大语义理解和转换能力，将非结构化文本转换为结构化的列式表示，然后利用文本到SQL的语义解析器进行查询。这种方法将非结构化数据转化为可查询的结构化数据，从而实现统一的查询接口。

技术框架：dIR框架包含以下主要模块：1) LLM文本表示模块：利用LLM将文本转换为向量表示。2) 文本到列转换模块：将文本提取成列式形式，形成结构化数据。3) 文本到SQL语义解析器：将自然语言查询转换为SQL查询语句。4) 多步推理对话代理（可选）：用于处理需要多步推理的复杂查询。整个流程是：用户输入自然语言查询 -> LLM理解查询并提取相关信息 -> 文本到SQL解析器生成SQL语句 -> 在结构化数据上执行SQL查询 -> 返回结果给用户。

关键创新：dIR的关键创新在于利用LLM作为桥梁，连接了非结构化文本和结构化查询。与传统的直接在文本上进行检索或直接在知识库上进行查询的方法不同，dIR通过LLM实现了数据的转换和统一，从而能够处理更复杂、更灵活的查询。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。文本到SQL语义解析器的选择和训练，以及LLM的选择和微调，可能是影响性能的关键因素。具体的LLM选择、训练数据和微调策略未知。

📊 实验亮点

论文通过专有数据集验证了dIR的有效性。实验结果表明，dIR在处理复杂查询时，能够成功完成任务，而传统的信息检索和知识库方法则无法胜任。这表明dIR在处理需要多步推理和混合数据源的查询方面具有显著优势，为信息检索领域开辟了新的方向。

🎯 应用场景

dIR可应用于智能客服、问答系统、数据分析等领域。它能够帮助用户从海量文本数据和结构化数据中快速准确地获取所需信息，尤其是在需要复杂推理和多数据源融合的场景下。未来，dIR有望成为企业级数据分析和决策支持的重要工具。

📄 摘要（原文）

Data is stored in both structured and unstructured form. Querying both, to power natural language conversations, is a challenge. This paper introduces dIR, Discrete Information Retrieval, providing a unified interface to query both free text and structured knowledge. Specifically, a Large Language Model (LLM) transforms text into expressive representation. After the text is extracted into columnar form, it can then be queried via a text-to-SQL Semantic Parser, with an LLM converting natural language into SQL. Where desired, such conversation may be effected by a multi-step reasoning conversational agent. We validate our approach via a proprietary question/answer data set, concluding that dIR makes a whole new class of queries on free text possible when compared to traditionally fine-tuned dense-embedding-model-based Information Retrieval (IR) and SQL-based Knowledge Bases (KB). For sufficiently complex queries, dIR can succeed where no other method stands a chance.