CAPRAG: A Large Language Model Solution for Customer Service and Automatic Reporting using Vector and Graph Retrieval-Augmented Generation
作者: Hamza Landolsi, Kais Letaief, Nizar Taghouti, Ines Abdeljaoued-Tej
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2025-01-23
备注: 14 pages, 5 Figures, 3 Tables
💡 一句话要点
CAPRAG：利用向量和图检索增强生成技术，为银行客户服务和自动报告提供大语言模型解决方案
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 检索增强生成 大语言模型 客户服务 向量检索 图检索 知识图谱 金融科技
📋 核心要点
- 银行新功能和服务的推出给客户带来困扰，现有金融聊天机器人无法充分满足客户对银行服务和年度报告信息的查询需求。
- CAPRAG方法结合向量检索和图检索，构建混合知识库，并通过查询扩展模块优化用户查询，从而更准确地检索相关信息。
- 该方法旨在提升客户在数字银行环境中的参与度，增强信息的清晰度和可访问性，从而改善用户体验，但具体实验数据未知。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种混合的客户分析管道检索增强生成（CAPRAG）方法，旨在通过大语言模型（LLM）驱动的金融聊天机器人，提升银行客户在数字银行环境中的用户体验。该方法能够有效处理基于关系和上下文的查询，从而提高客户参与度。CAPRAG包含一个处理管道，用于优化文本数据，并将其应用于向量RAG和图RAG两个主要框架。这种双重方法能够利用处理后的数据填充向量和图数据库，以实现高效检索。Cypher查询组件用于有效地查询图数据库。当用户提交查询时，首先通过查询扩展模块进行扩展，然后路由以从混合知识库（KB）构建最终查询。最后，将此查询发送到开源LLM以生成响应。该创新方案旨在为国际银行的客户提供服务，在日益复杂的数字环境中增强信息的清晰度和可访问性。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决银行客户在使用数字银行服务时，由于信息过载和复杂性而产生的困扰。现有方法，如传统的FAQ机器人，无法有效处理复杂的、上下文相关的查询，也难以利用银行的年度报告等非结构化数据。这导致客户难以快速找到所需信息，影响用户体验。
核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）技术，结合向量检索和图检索的优势，构建一个混合知识库。向量检索擅长处理语义相似度匹配，而图检索擅长处理关系型查询。通过融合两种检索方式，可以更全面地理解用户意图，并从银行的各种数据源中检索到相关信息。
技术框架：CAPRAG框架包含以下几个主要模块：1) 数据处理管道：用于清洗和转换文本数据，使其适用于向量和图数据库。2) 向量RAG：使用向量数据库存储文本数据的向量表示，并通过相似度搜索检索相关信息。3) 图RAG：使用图数据库存储实体和关系，并通过Cypher查询检索相关信息。4) 查询扩展模块：用于扩展用户查询，提高检索的准确率。5) 混合知识库：整合向量和图数据库，实现多模态信息检索。6) LLM：使用开源LLM生成最终回复。
关键创新：该方法最重要的创新点在于混合了向量检索和图检索，并使用查询扩展模块来优化用户查询。这种混合方法能够更全面地理解用户意图，并从银行的各种数据源中检索到相关信息。与传统的单一检索方法相比，CAPRAG能够处理更复杂、上下文相关的查询。
关键设计：论文中提到使用了Cypher查询语言来查询图数据库，但没有提供关于向量数据库的具体选择、向量嵌入模型的选择、查询扩展模块的具体算法以及LLM的具体配置等详细信息。这些关键设计细节的缺失，使得复现该方法存在一定的挑战。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文主要描述了方法的设计，但缺乏具体的实验结果来验证CAPRAG的性能。摘要中提到该方法旨在提高客户参与度，增强信息的清晰度和可访问性，但没有提供具体的性能数据、对比基线或提升幅度。因此，实验亮点未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于银行业，构建智能客服系统，帮助客户快速获取银行服务信息和年度报告解读。此外，该方法还可扩展到其他领域，如金融、法律、医疗等，用于构建智能问答系统，提升信息检索效率和用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的知识密集型场景，例如企业内部知识库管理、智能文档检索等。
📄 摘要（原文）
The introduction of new features and services in the banking sector often overwhelms customers, creating an opportunity for banks to enhance user experience through financial chatbots powered by large language models (LLMs). We initiated an AI agent designed to provide customers with relevant information about banking services and insights from annual reports. We proposed a hybrid Customer Analysis Pipeline Retrieval-Augmented Generation (CAPRAG) that effectively addresses both relationship-based and contextual queries, thereby improving customer engagement in the digital banking landscape. To implement this, we developed a processing pipeline to refine text data, which we utilized in two main frameworks: Vector RAG and Graph RAG. This dual approach enables us to populate both vector and graph databases with processed data for efficient retrieval. The Cypher query component is employed to effectively query the graph database. When a user submits a query, it is first expanded by a query expansion module before being routed to construct a final query from the hybrid Knowledge Base (KB). This final query is then sent to an open-source LLM for response generation. Overall, our innovative, designed to international banks, serves bank's customers in an increasingly complex digital environment, enhancing clarity and accessibility of information.