How to Leverage Personal Textual Knowledge for Personalized Conversational Information Retrieval

📄 arXiv: 2407.16192v1 📥 PDF

作者: Fengran Mo, Longxiang Zhao, Kaiyu Huang, Yue Dong, Degen Huang, Jian-Yun Nie

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-07-23

备注: Accepted to CIKM 2024

💡 一句话要点

利用个人文本知识，通过大语言模型进行个性化对话式信息检索。

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

关键词: 个性化信息检索 对话式信息检索 个人知识库 大型语言模型 查询重构 知识选择 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有对话式信息检索方法难以有效利用用户个人知识，导致检索结果个性化程度不足。
  2. 该论文提出利用大语言模型从个人文本知识库中选择相关知识，并用于查询重构，以提升检索的个性化。
  3. 实验结果表明，高质量的个人知识指导下，大语言模型能够生成更合适的个性化查询，从而改善检索效果。

📝 摘要（中文）

个性化对话式信息检索(CIR)结合了对话和个性化元素，旨在通过多轮交互，基于用户的背景知识，满足用户复杂的信息需求。其关键在于个人文本知识库(PTKB)能够提高CIR的有效性，因为检索结果可以与用户的背景更加相关。然而，PTKB存在噪声：并非PTKB中的每条知识都与当前查询相关。本文探讨并测试了几种从PTKB中选择知识，并使用大型语言模型(LLM)将其用于查询重构的方法。实验结果表明，单独使用PTKB可能并不总能改善搜索结果，但如果提供高质量的指导，LLM可以帮助生成更合适的个性化查询。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个性化对话式信息检索中，如何有效利用个人文本知识库(PTKB)的问题。现有方法直接使用PTKB可能引入噪声，导致检索结果不佳。PTKB中的知识并非都与当前查询相关，如何筛选和利用相关知识是关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大理解和生成能力，从PTKB中选择与当前查询相关的知识，并将其用于查询重构。通过LLM的引导，生成更具个性化的查询，从而提高检索结果的相关性和准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 用户发起查询；2) 从PTKB中检索候选知识片段；3) 使用LLM对候选知识片段进行筛选和排序，选择最相关的知识；4) 使用LLM将选择的知识融入原始查询，生成个性化查询；5) 使用个性化查询进行信息检索；6) 将检索结果呈现给用户。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM作为知识选择和查询重构的桥梁。与直接使用PTKB相比，LLM能够更好地理解查询意图和知识内容，从而选择更相关的知识，并生成更有效的个性化查询。这种方法能够有效降低PTKB中的噪声干扰，提高检索的个性化程度。

关键设计：论文探索了多种利用LLM进行知识选择和查询重构的方法，包括：1) 使用LLM对知识片段进行相关性打分；2) 使用LLM生成基于知识片段的查询扩展；3) 使用LLM将知识片段融入原始查询，生成融合查询。具体的LLM选择和参数设置在论文中进行了详细描述，但具体数值未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在高质量的个人知识指导下，LLM能够生成更合适的个性化查询，从而改善检索效果。虽然单独使用PTKB可能无法提升检索性能，但通过LLM的有效引导，可以显著提高检索结果的相关性和准确性。具体的性能提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、个性化推荐、智能助手等领域。通过利用用户的个人知识，可以提供更精准、更个性化的信息服务，提升用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的知识密集型任务，例如个性化教育、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Personalized conversational information retrieval (CIR) combines conversational and personalizable elements to satisfy various users' complex information needs through multi-turn interaction based on their backgrounds. The key promise is that the personal textual knowledge base (PTKB) can improve the CIR effectiveness because the retrieval results can be more related to the user's background. However, PTKB is noisy: not every piece of knowledge in PTKB is relevant to the specific query at hand. In this paper, we explore and test several ways to select knowledge from PTKB and use it for query reformulation by using a large language model (LLM). The experimental results show the PTKB might not always improve the search results when used alone, but LLM can help generate a more appropriate personalized query when high-quality guidance is provided.