Coal Mining Question Answering with LLMs

📄 arXiv: 2410.02959v1 📥 PDF

作者: Antonio Carlos Rivera, Anthony Moore, Steven Robinson

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-03

💡 一句话要点

提出多轮提示工程框架，提升LLM在煤矿问答中的准确性和相关性

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

关键词: 大型语言模型 提示工程 煤矿问答 领域特定问答 多轮推理

📋 核心要点

  1. 现有问答系统难以应对煤矿领域专业性强、动态性高的信息需求，无法提供准确且具有上下文感知的信息。
  2. 论文提出多轮提示工程框架，将复杂问题分解为结构化组件，引导LLM更有效地处理煤矿领域的技术信息。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了LLM在煤矿问答中的准确性和上下文相关性，平均准确率提升15-18%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的煤矿问答（QA）方法，该方法结合了大型语言模型（LLM）和定制的提示工程技术。煤矿开采是一个复杂且高风险的行业，准确且具有上下文感知的信息对于安全高效的运营至关重要。现有的QA系统难以处理与采矿相关的查询的技术性和动态性。为了应对这些挑战，我们提出了一个多轮提示工程框架，旨在指导GPT-4等LLM以更高的精度和相关性回答煤矿问题。通过将复杂的查询分解为结构化组件，我们的方法使LLM能够更有效地处理细致的技术信息。我们手动策划了一个包含500个来自真实采矿场景的问题的数据集，并使用准确率（ACC）和基于GPT-4的评分指标评估了系统的性能。将ChatGPT、Claude2和GPT-4在基线、思维链（CoT）和多轮提示方法上进行比较的实验表明，我们的方法显着提高了准确性和上下文相关性，平均准确率提高了15-18％，并且GPT-4评分显着提高。结果表明，我们的提示工程方法为煤矿等高风险环境中的领域特定问答提供了一种稳健、适应性强的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决煤矿领域专业问答的难题。现有方法难以处理该领域的技术性和动态性，导致回答准确率和相关性不足。这在高风险的煤矿环境中可能造成严重后果。

核心思路：论文的核心思路是利用多轮提示工程，将复杂的煤矿问题分解为更小的、结构化的子问题，逐步引导LLM理解问题并生成答案。这种方法模拟了人类专家解决复杂问题的过程，有助于LLM更好地理解问题的上下文和技术细节。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 问题分解：将复杂的煤矿问题分解为多个子问题。2) 提示生成：针对每个子问题，生成相应的提示，引导LLM提取相关信息。3) LLM推理：使用LLM对每个子问题进行推理，生成相应的答案。4) 答案整合：将各个子问题的答案整合为最终答案。整个流程通过精心设计的提示工程实现，无需对LLM本身进行微调。

关键创新：该方法最重要的创新点在于多轮提示工程的设计。与传统的单轮提示相比，多轮提示能够更有效地引导LLM理解复杂问题，并逐步生成准确的答案。此外，该方法针对煤矿领域的特点，设计了专门的提示模板，以提高LLM在该领域的表现。

关键设计：论文的关键设计在于提示模板的设计。提示模板需要包含足够的信息，以引导LLM提取相关信息，但又不能过于复杂，以免影响LLM的推理能力。此外，论文还探索了不同的提示策略，例如思维链（Chain-of-Thought）提示，以进一步提高LLM的性能。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，例如GPT-4、ChatGPT或Claude2。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在煤矿问答任务中取得了显著的性能提升。与基线方法相比，平均准确率提高了15-18%，并且GPT-4评分也显著提高。通过对比ChatGPT、Claude2和GPT-4在不同提示方法下的表现，验证了该方法在不同LLM上的有效性。这些结果表明，该方法为煤矿等高风险环境中的领域特定问答提供了一种稳健、适应性强的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于煤矿安全生产、智能巡检、应急救援等领域，为煤矿工人提供准确、及时的信息支持，提高工作效率和安全性。此外，该方法也可推广到其他专业领域，如医疗、金融等，为领域专家提供更智能的问答服务，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a novel approach to coal mining question answering (QA) using large language models (LLMs) combined with tailored prompt engineering techniques. Coal mining is a complex, high-risk industry where accurate, context-aware information is critical for safe and efficient operations. Current QA systems struggle to handle the technical and dynamic nature of mining-related queries. To address these challenges, we propose a multi-turn prompt engineering framework designed to guide LLMs, such as GPT-4, in answering coal mining questions with higher precision and relevance. By breaking down complex queries into structured components, our approach allows LLMs to process nuanced technical information more effectively. We manually curated a dataset of 500 questions from real-world mining scenarios and evaluated the system's performance using both accuracy (ACC) and GPT-4-based scoring metrics. Experiments comparing ChatGPT, Claude2, and GPT-4 across baseline, chain-of-thought (CoT), and multi-turn prompting methods demonstrate that our method significantly improves both accuracy and contextual relevance, with an average accuracy improvement of 15-18\% and a notable increase in GPT-4 scores. The results show that our prompt-engineering approach provides a robust, adaptable solution for domain-specific question answering in high-stakes environments like coal mining.