Query Understanding in LLM-based Conversational Information Seeking

📄 arXiv: 2504.06356v1 📥 PDF

作者: Yifei Yuan, Zahra Abbasiantaeb, Yang Deng, Mohammad Aliannejadi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-08

备注: WWW'25 Tutorial

💡 一句话要点

探索LLM在对话式信息检索中提升查询理解的技术

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

关键词: 对话式信息检索 查询理解 大型语言模型 用户意图 查询重构

📋 核心要点

  1. 现有对话式信息检索系统在理解用户意图，特别是处理歧义和动态信息需求方面存在不足。
  2. 论文探索利用大型语言模型（LLM）的强大能力，通过上下文感知交互来更准确地解释用户意图。
  3. 论文重点在于利用LLM驱动的方法，构建评估指标，并应用于主动查询管理和查询重构等任务。

📝 摘要（中文）

在对话式信息检索（CIS）中，查询理解涉及通过上下文感知的交互准确地解释用户意图。这包括消除歧义、优化查询以及适应不断变化的信息需求。大型语言模型（LLM）通过解释细微的语言并动态适应，从而增强了这一过程，实时提高搜索结果的相关性和准确性。本教程探讨了增强基于LLM的CIS系统中查询理解的先进技术。我们将深入研究LLM驱动的方法，以开发强大的评估指标来评估多轮交互中的查询理解质量，构建更具交互性的系统的策略，以及主动查询管理和查询重构等应用。我们还将讨论在对话式搜索系统中集成LLM以进行查询理解的关键挑战，并概述未来的研究方向。我们的目标是加深听众对基于LLM的对话式查询理解的理解，并激发讨论，以推动该领域的持续进步。

🔬 方法详解

问题定义：对话式信息检索（CIS）中的查询理解旨在准确捕捉用户在多轮对话中的真实意图。现有方法难以有效处理查询中的歧义、上下文依赖以及用户需求随对话演变的情况，导致检索结果不尽人意。传统方法依赖于人工设计的规则或简单的统计模型，无法充分利用对话历史信息，也难以适应复杂的用户表达方式。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，将LLM作为查询理解的核心引擎。LLM能够理解细微的语言差异，捕捉上下文信息，并动态适应用户不断变化的需求。通过将对话历史融入LLM的输入，可以有效解决歧义问题，并根据用户反馈不断优化查询。

技术框架：该教程探讨了基于LLM的CIS系统的整体框架，主要包括以下几个阶段：1) 对话历史编码：将多轮对话历史编码成LLM可以理解的格式。2) 查询意图理解：利用LLM理解当前查询的意图，包括实体识别、关系抽取、情感分析等。3) 查询重构与优化：根据理解的意图和对话历史，对查询进行重构和优化，例如添加关键词、消除歧义等。4) 检索结果排序：利用重构后的查询检索相关文档，并利用LLM对检索结果进行排序。5) 用户反馈与迭代：根据用户反馈，不断优化LLM的参数和查询重构策略。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM作为查询理解的核心组件，充分利用LLM强大的语言理解和生成能力。与传统方法相比，该方法能够更好地处理查询中的歧义、上下文依赖以及用户需求的变化。此外，该方法还探索了利用LLM构建评估指标，以更有效地评估查询理解的质量。

关键设计：在具体实现上，需要考虑以下关键设计：1) 如何有效地将对话历史编码成LLM可以理解的格式，例如使用特殊的token或prompt。2) 如何设计合适的损失函数，以训练LLM更好地理解查询意图。3) 如何利用用户反馈，不断优化LLM的参数和查询重构策略。4) 如何设计评估指标，以更有效地评估查询理解的质量，例如使用基于LLM的自动评估指标。

📊 实验亮点

该教程重点介绍了利用LLM提升查询理解的多种技术，包括LLM驱动的评估指标、交互式系统构建策略以及主动查询管理和重构方法。虽然没有提供具体的实验数据，但强调了LLM在处理歧义、适应动态信息需求方面的优势，预示着在对话式信息检索领域具有显著的性能提升潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能客服、虚拟助手、电商搜索等领域，提升用户在对话式交互中的信息检索体验。通过更准确地理解用户意图，系统能够提供更相关、更个性化的搜索结果，从而提高用户满意度和效率。未来，该技术有望应用于更复杂的对话场景，例如医疗咨询、教育辅导等。

📄 摘要（原文）

Query understanding in Conversational Information Seeking (CIS) involves accurately interpreting user intent through context-aware interactions. This includes resolving ambiguities, refining queries, and adapting to evolving information needs. Large Language Models (LLMs) enhance this process by interpreting nuanced language and adapting dynamically, improving the relevance and precision of search results in real-time. In this tutorial, we explore advanced techniques to enhance query understanding in LLM-based CIS systems. We delve into LLM-driven methods for developing robust evaluation metrics to assess query understanding quality in multi-turn interactions, strategies for building more interactive systems, and applications like proactive query management and query reformulation. We also discuss key challenges in integrating LLMs for query understanding in conversational search systems and outline future research directions. Our goal is to deepen the audience's understanding of LLM-based conversational query understanding and inspire discussions to drive ongoing advancements in this field.