自然語言理解的演進：從意圖/實體模型到生成式人工智能/大型語言模型

本文探討了自然語言理解（NLU）技術的最新發展，特別聚焦於從傳統的意圖/實體模型向生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的轉變。文章詳細分析了這兩種方法的優缺點，並探討了混合方法的潛力。

1. 聊天機器人技術概述

聊天機器人是模擬人類對話的計算機程序。它們廣泛應用於客戶服務、資訊檢索和任務自動化等領域。聊天機器人的設計主要分為三類：

• 基於流程的聊天機器人：遵循預定義的對話路徑
• 基於意圖的聊天機器人：能夠理解用戶意圖並提供相應回答
• 基於大型語言模型聊天機器人：能夠理解用戶對話上下文並提供相應回答

2. 傳統 NLU 的局限性

傳統的意圖/實體基礎 NLU 系統在聊天機器人設計中扮演重要角色：

• 意圖識別：理解用戶消息背後的目的
• 實體提取：識別消息中的關鍵信息，如日期、金額等
• 對話管理：維護對話狀態和上下文

然而，這種方法也面臨一些挑戰：

• 可擴展性問題：隨著意圖數量增加，系統變得難以管理
• 高維護成本：需要持續更新和擴展意圖庫
• 靈活性有限：難以處理預定義範圍外的查詢

這些問題導致了所謂的”處方效應”，類似於醫學中的處方階梯，每增加一個新意圖就像添加一種新藥物，可能引發更多的副作用和複雜性。所以幾乎NLU機器人大多使用高頻意圖為基礎(例如: 產品呈現)而非低頻意圖(例如:產品的退貨方式)、或混合意圖(我想邀請小明參加明天會議(內容包含1.小明明天是否有空 2.加入會議時間))

3. GenAI/LLM 基礎 NLU 的優勢

相比之下，基於 GenAI/LLM 的 NLU 系統提供了許多優勢：

• 預訓練和世界知識：這些模型在大量數據上預訓練，積累了豐富的世界知識。
• 小樣本學習能力：能夠從少量例子中快速學習新概念。
• 上下文理解：更好地理解對話的細微差別和上下文。
• 自然語言生成：能夠生成自然、相關的回應。
• 適應性學習：可以從實時對話中動態學習。

這些特性使得 GenAI/LLM 基礎的 NLU 更加靈活、高效，並且能夠提供更自然的對話體驗。

4. 混合方法：結合 NLU 和 LLM 的優勢

儘管 LLM 有許多優勢，但它們也面臨一些挑戰，如幻覺和安全風險。因此，一種混合方法正在興起：

• NLU 的角色：
  • 提取意圖和實體
  • 提供控制、一致性和可靠性
• LLM 的角色：
  • 生成上下文相關的回應
  • 幫助理解語言的細微差別
• 結合優勢：
  • 互動對話流程：NLU 提供意圖識別，LLM 生成回應
  • 動態對話：LLM 提供多樣化和相關的回應
  • 學習和適應：利用 LLM 的學習能力不斷改進

5. 聊天機器人的高級功能

現代聊天機器人結合 NLU 和 LLM 可以實現多種高級功能：

• 情感分析：識別用戶的情緒狀態並相應調整回應
• 個性化互動：根據用戶歷史和偏好定制對話
• 多模態交互：整合文本、語音、圖像等多種交互方式
• 持續學習：從用戶互動中不斷改進和更新知識庫

6. 聊天機器人的應用場景

混合 NLU 和 LLM 的聊天機器人可以應用於多種場景：

• 客戶支持：提供 24/7 的即時幫助和問題解決
• 銷售和營銷：個性化產品推薦和銷售支持
• 健康諮詢：提供初步醫療建議和健康信息
• 教育輔助：個性化學習助手和答疑系統
• 金融服務：提供金融諮詢和交易支持

7. 安全性和道德考慮

在開發和部署聊天機器人時，需要考慮以下問題：

• 數據隱私：確保用戶信息的安全和保密
• 偏見控制：避免在回應中出現偏見或歧視性言論
• 透明度：明確告知用戶他們正在與機器人對話
• 錯誤處理：有效識別和處理機器人的錯誤或不當回應

在企業環境中使用 LLM 時，需要注意以下幾點：

• 實施安全護欄，限制 LLM 的回應範圍
• 保護個人和敏感信息
• 考慮使用行業特定的微調模型
• 實施檢索增強生成（RAG）以提供事實性數據

結論

NLU 和 LLM 的結合為聊天機器人和對話式 AI 開闢了新的可能性。這種混合方法結合了 NLU 的精確性和控制力，以及 LLM 的靈活性和生成能力，為用戶提供更加個性化、知識豐富且準確的對話體驗。隨著技術的不斷發展，我們可以期待看到更多創新的應用和改進的用戶體驗。