A Large Language Model-based Framework for Semi-Structured Tender Document Retrieval-Augmented Generation
作者: Yilong Zhao, Daifeng Li
分类: cs.CL, cs.IR
发布日期: 2024-10-04
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的招标文档检索增强生成框架，提升专业文档生成质量
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 检索增强生成 招标文档生成 采购领域 知识检索
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在采购领域缺乏专业知识，难以生成高质量的招标文档。
- 论文提出一种基于检索增强的框架，利用外部知识库提升LLM在采购文档生成方面的能力。
- 通过检索增强，生成的文档能够更准确、更相关，从而满足采购文档的专业性要求。
📝 摘要（中文）
为了满足法律要求、适应技术进步和应对利益相关者需求，采购领域的文档起草工作日益复杂和多样化。大型语言模型（LLM）在文档生成方面显示出潜力，但大多数LLM缺乏采购方面的专业知识。为了解决这个问题，我们使用检索增强技术来实现专业的文档生成，确保采购文档的准确性和相关性。
🔬 方法详解
问题定义：当前采购领域的文档起草面临复杂性和多样性的挑战，需要满足法律、技术和利益相关者的多重需求。现有的大型语言模型虽然具备文档生成能力，但缺乏采购领域的专业知识，难以保证生成文档的准确性和相关性。因此，如何利用LLM生成高质量的专业采购文档是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用检索增强技术，将外部知识库中的相关信息融入到LLM的文档生成过程中。通过检索与采购相关的专业知识，LLM能够更好地理解用户需求，并生成更准确、更专业的文档。这种方法旨在弥补LLM自身知识的不足，提升其在特定领域的应用能力。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：检索阶段和生成阶段。在检索阶段，系统根据用户输入的查询，从外部知识库中检索相关的文档或信息片段。在生成阶段，LLM将检索到的信息与用户查询结合起来，生成最终的采购文档。整个流程旨在利用外部知识增强LLM的生成能力，确保文档的专业性和准确性。
关键创新：该方法将检索增强技术应用于采购文档生成领域，利用外部知识库弥补LLM的知识不足。与直接使用LLM生成文档相比，该方法能够生成更专业、更准确的文档，满足采购领域的特定需求。此外，该框架具有一定的通用性，可以应用于其他需要专业知识的文档生成任务。
关键设计：具体的检索策略和LLM的选择是关键设计要素。检索策略需要保证能够准确地检索到与用户查询相关的知识。LLM的选择需要考虑其生成能力和对专业知识的理解能力。此外，如何将检索到的信息有效地融入到LLM的生成过程中也是一个重要的技术细节。具体的参数设置和损失函数选择未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于提出了一种基于检索增强的框架，但摘要中没有提供具体的实验结果或性能数据。因此，无法量化地评估该方法的提升幅度。未来的研究可以关注如何通过实验验证该框架的有效性，并与其他基线方法进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化招标文档生成、合同起草、采购流程优化等领域。通过提高文档生成的效率和质量，可以降低采购成本，提升采购效率，并减少人为错误。未来，该技术有望应用于更广泛的政务和商务文档生成场景，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
The drafting of documents in the procurement field has progressively become more complex and diverse, driven by the need to meet legal requirements, adapt to technological advancements, and address stakeholder demands. While large language models (LLMs) show potential in document generation, most LLMs lack specialized knowledge in procurement. To address this gap, we use retrieval-augmented techniques to achieve professional document generation, ensuring accuracy and relevance in procurement documentation.