ALOHA: Empowering Multilingual Agent for University Orientation with Hierarchical Retrieval

📄 arXiv: 2505.08130v1 📥 PDF

作者: Mingxu Tao, Bowen Tang, Mingxuan Ma, Yining Zhang, Hourun Li, Feifan Wen, Hao Ma, Jia Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-13

备注: To appear in NAACL 2025 Demo Track

💡 一句话要点

ALOHA：一种基于分层检索的多语言智能体，用于增强大学迎新服务。

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

关键词: 多语言智能体 分层检索 大学迎新 信息检索 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理校园特定信息检索时，缺乏领域知识且搜索引擎对多语言和时效性支持不足。
  2. ALOHA通过分层检索增强多语言能力，并集成外部API，旨在提供更准确、及时和用户友好的校园信息服务。
  3. 实验结果表明，ALOHA在多语言查询响应方面优于商业聊天机器人和搜索引擎，已服务超过12000人。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的兴起彻底改变了信息检索，使用户能够在对话中通过复杂的指令获得所需的答案。然而，现有的公开服务在满足师生搜索校园特定信息的需求方面仍然不足。这主要是由于LLM缺乏领域特定知识，以及搜索引擎在支持多语言和及时性场景方面的局限性。为了应对这些挑战，我们推出了ALOHA，一种通过分层检索增强的多语言智能体，用于大学迎新。我们还将外部API集成到前端界面中，以提供交互式服务。人工评估和案例研究表明，我们提出的系统具有强大的能力，能够对多种语言的查询产生正确、及时和用户友好的响应，超越了商业聊天机器人和搜索引擎。该系统已经部署，并为超过12,000人提供了服务。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型和搜索引擎在处理大学校园特定信息检索时存在局限性。大型语言模型缺乏特定领域的知识，导致无法准确回答校园相关问题。同时，传统搜索引擎在处理多语言查询和提供及时更新的信息方面存在不足，无法满足师生对校园信息的需求。

核心思路：ALOHA的核心思路是利用分层检索机制增强大型语言模型在校园信息检索方面的能力。通过构建一个分层的知识库，并结合多语言处理技术，ALOHA能够更准确地理解用户的查询意图，并从知识库中检索相关信息。此外，ALOHA还集成了外部API，以便获取最新的校园动态和事件信息。

技术框架：ALOHA的整体架构包含以下几个主要模块：1) 查询理解模块：负责对用户输入的查询进行解析，提取关键信息和意图。2) 分层检索模块：利用分层知识库，从粗到细地检索相关信息。3) 多语言处理模块：支持多种语言的查询和信息检索。4) 外部API集成模块：与校园相关的外部API进行集成，获取最新的校园动态和事件信息。5) 响应生成模块：根据检索到的信息，生成用户友好的响应。

关键创新：ALOHA的关键创新在于其分层检索机制和多语言处理能力。分层检索机制能够更有效地利用知识库中的信息，提高检索的准确性和效率。多语言处理能力使得ALOHA能够服务于不同语言背景的用户，扩大了其应用范围。

关键设计：ALOHA的分层知识库采用树状结构，每一层代表不同粒度的信息。在检索过程中，首先从顶层开始检索，然后逐层向下，直到找到最相关的信息。多语言处理模块采用了机器翻译和跨语言信息检索等技术，以支持多种语言的查询和信息检索。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

ALOHA系统在人工评估和案例研究中表现出色，能够对多种语言的查询产生正确、及时和用户友好的响应，超越了商业聊天机器人和搜索引擎。该系统已经部署，并为超过12,000人提供了服务，证明了其在实际应用中的有效性和价值。具体的性能提升数据未在摘要中明确给出。

🎯 应用场景

ALOHA可广泛应用于大学校园的迎新、信息咨询、智能助手等场景。它可以帮助新生快速了解校园环境、规章制度和服务设施，为师生提供便捷的信息查询和问题解答，提升校园信息化水平和用户体验。未来，ALOHA还可以扩展到其他领域，如企业内部知识管理、政府公共服务等。

📄 摘要（原文）

The rise of Large Language Models~(LLMs) revolutionizes information retrieval, allowing users to obtain required answers through complex instructions within conversations. However, publicly available services remain inadequate in addressing the needs of faculty and students to search campus-specific information. It is primarily due to the LLM's lack of domain-specific knowledge and the limitation of search engines in supporting multilingual and timely scenarios. To tackle these challenges, we introduce ALOHA, a multilingual agent enhanced by hierarchical retrieval for university orientation. We also integrate external APIs into the front-end interface to provide interactive service. The human evaluation and case study show our proposed system has strong capabilities to yield correct, timely, and user-friendly responses to the queries in multiple languages, surpassing commercial chatbots and search engines. The system has been deployed and has provided service for more than 12,000 people.