RAG客服“推荐问题”生成方案详解

RAG客服“推荐问题”生成方案详解

在RAG（Retrieval Augmented Generation）智能客服系统中，为用户推荐“可能还会问的问题”或“相关问题”能够有效提升用户体验，引导用户探索更多相关信息，或更快地解决潜在的后续疑问。以下是对“基于大语言模型（LLM）生成”和“基于检索文档内容的进一步探索”这两种方案的详细说明。

一、基于大语言模型 (LLM) 生成 (LLM-based Generation)

这种方法的核心是利用LLM的理解和生成能力，根据用户当前的问题和RAG系统检索到的上下文信息，直接创造出新的、相关的潜在问题。

1. 核心思路

• 输入 (Input):
  • 用户当前提出的问题。
  • RAG系统从知识库中检索到的最相关的文档片段或上下文信息。这部分信息至关重要，因为它为LLM提供了生成相关问题的“素材”和“方向”。
  • （可选）对话历史，如果希望生成的问题能考虑到之前的交流内容。
• 处理 (Processing): 将上述输入信息组织成一个精心设计的Prompt，喂给LLM。
• 输出 (Output): LLM根据Prompt生成若干个（例如3-5个）用户可能感兴趣的相关问题。

2. Prompt 设计策略与示例

Prompt的设计是此方案成功的关键。一个好的Prompt能够引导LLM生成高质量、相关性强且多样化的问题。

基本原则：

• 明确角色 (Define the Role): 告诉LLM它扮演的角色，例如一个乐于助人的客服助手。
• 清晰任务 (Clear Task): 明确指出需要生成“相关问题”、“用户可能还会问的问题”等。
• 提供上下文 (Provide Context): 必须包含用户原始问题和检索到的信息。
• 指定数量 (Specify Quantity): 明确希望生成多少个问题。
• 引导风格 (Guide Style): 可以要求问题的风格（例如，简洁、口语化、针对特定场景）。
• 强调相关性 (Emphasize Relevance): 提醒LLM生成的问题需要与提供的上下文紧密相关。
• 避免重复 (Avoid Repetition): 可以指示LLM避免生成与原始问题过于相似或重复的问题。
• 考虑多样性 (Consider Diversity): 鼓励LLM从不同角度或子主题生成问题。

Prompt模板与示例：

模板 1: 简单直接型

作为一名智能客服助手，请根据以下用户问题和相关的背景信息，生成{N}个用户可能还会问的相关问题。请确保这些问题与提供的上下文紧密相关，并且不要重复用户已经提出的问题。

用户问题：
"{用户原始问题}"

相关背景信息：
"{RAG检索到的上下文片段1}"
"{RAG检索到的上下文片段2}"
...

请生成{N}个相关问题：
1. ...
2. ...
3. ...

示例 1 (基于模板 1):

假设用户问：“我的笔记本电脑无法连接到WiFi怎么办？” RAG检索到的上下文可能包含：检查WiFi开关、重启路由器、更新驱动程序、忘记网络重连等步骤。

Prompt:

作为一名智能客服助手，请根据以下用户问题和相关的背景信息，生成3个用户可能还会问的相关问题。请确保这些问题与提供的上下文紧密相关，并且不要重复用户已经提出的问题。

用户问题：
"我的笔记本电脑无法连接到WiFi怎么办？"

相关背景信息：
"确保笔记本电脑的物理WiFi开关已打开。尝试重新启动您的无线路由器和调制解调器。您可以尝试更新您电脑的无线网卡驱动程序至最新版本。在网络设置中，尝试‘忘记此网络’然后重新输入密码连接。"

请生成3个相关问题：
1. 如何检查我的笔记本电脑WiFi开关是否打开？
2. 重启路由器和调制解调器的具体步骤是什么？
3. 我应该去哪里下载和更新无线网卡驱动程序？

模板 2: 强调探索性和不同角度

用户刚刚咨询了关于“{用户原始问题主题}”的问题。相关的参考信息如下：
"{RAG检索到的上下文}"

请你扮演一个资深客服的角色，思考用户在解决了当前问题后，或者在了解了上述信息后，可能会进一步关心哪些与之相关但不同方面的问题。请提出{N}个这样的探索性问题。这些问题应该是具体且有价值的。

生成的探索性问题：
- ...
- ...

示例 2 (基于模板 2):

用户问：“你们这款SaaS软件的基础版有哪些功能？” RAG检索到的上下文是基础版功能列表。

Prompt:

用户刚刚咨询了关于“SaaS软件基础版功能”的问题。相关的参考信息如下：
"基础版包含用户管理、项目创建、任务分配、文件共享（1GB存储空间）和基础报表功能。"

请你扮演一个资深客服的角色，思考用户在了解了基础版功能后，可能会进一步关心哪些与之相关但不同方面的问题。请提出3个这样的探索性问题。这些问题应该是具体且有价值的。

生成的探索性问题：
- 如果基础版的功能不够用，升级到专业版需要多少费用？
- 基础版的文件共享存储空间可以单独购买增加吗？
- 专业版和基础版在报表功能上有什么主要区别？

模板 3: 结合对话历史 (如果适用)

以下是用户与智能客服的部分对话历史：
客服：...
用户：...
客服：...
用户："{用户当前问题}"

基于上述对话和以下检索到的相关信息：
"{RAG检索到的上下文}"

请生成{N}个用户接下来最有可能提出的相关问题。

相关问题：
1.
2.

Prompt设计的迭代与优化：

• 少量样本测试 (Few-shot Learning): 可以在Prompt中加入几个好的“相关问题”示例，引导LLM学习生成类似质量和风格的问题。

• 负面约束 (Negative Constraints): 可以明确指出不希望生成什么类型的问题（例如，“不要生成关于价格的问题，除非上下文中提到了”）。

• 逐步求精 (Chain-of-Thought/Step-by-Step) - 两步LLM调用策略: 对于复杂情况或追求更高质量输出的场景，可以将问题生成过程拆分为两步LLM调用：

  1. 第一步LLM调用（分析与规划）：

     • 目标： 让LLM首先深入理解用户问题和上下文，识别核心意图、关键信息点，并规划出可能的相关主题或提问方向，而不是直接生成完整问题。

     • Prompt示例 (第一步):

       作为一名智能客服的高级分析助手，请仔细阅读以下用户问题和提供的背景信息。
       你的任务是：
       1. 总结用户当前的核心关切点。
       2. 从背景信息中提取与用户核心关切点相关的关键实体、功能、流程或潜在疑问点。
       3. 基于以上分析，列出3-5个用户在了解当前信息后，可能会进一步探索的不同主题或提问方向。请用简洁的短语描述这些方向。
       
       用户问题：
       "{用户原始问题}"
       
       相关背景信息：
       "{RAG检索到的上下文}"
       
       分析结果：
       核心关切点：...
       关键信息点/潜在疑问点：
           - ...
           - ...
       可能的提问方向：
           - (例如：关于[某特性]的深入了解)
           - (例如：[某流程]的具体操作步骤)
           - (例如：与[某概念]相关的对比信息)
       

     • 输出示例 (第一步): LLM会输出对用户问题的理解、关键点以及一些概括性的提问方向。

  2. 第二步LLM调用（问题具体化）：

     • 目标： 利用第一步LLM分析得出的“提问方向”作为更精确的引导，让第二个LLM（或同个LLM的第二次调用）生成具体的、措辞自然的问题。

     • Prompt示例 (第二步):

       作为一名智能客服助手，基于以下用户原始问题、相关背景信息以及先前分析得出的潜在提问方向，请为每个提问方向生成1-2个具体的、用户可能会问的相关问题。请确保问题自然、清晰，并且避免与用户原始问题重复。
       
       用户原始问题：
       "{用户原始问题}"
       
       相关背景信息：
       "{RAG检索到的上下文}"
       
       先前分析的提问方向：
       - "{方向1，来自第一步LLM的输出}"
       - "{方向2，来自第一步LLM的输出}"
       - "{方向3，来自第一步LLM的输出}"
       
       请生成相关问题：
       针对方向 "{方向1}"：
       1. ...
       针对方向 "{方向2}"：
       1. ...
       针对方向 "{方向3}"：
       1. ...
       

     • 优点：

       • 提高相关性与深度： 第一步的分析有助于LLM更深入地理解上下文，使得第二步生成的问题更贴合用户潜在需求。
       • 增强可控性： 将任务分解，更容易引导LLM的思考路径，减少生成不相关或低质量问题的概率。
       • 促进多样性： 通过引导不同的“提问方向”，可以生成更多样化的问题组合。

     • 缺点：

       • 增加调用成本与延迟： 两次LLM调用会比单次调用耗费更多资源和时间。
       • 设计复杂度提升： 需要精心设计两套Prompt，并处理它们之间的信息传递。

• 评估与反馈: 对LLM生成的问题进行人工评估，并将评估结果反馈到Prompt的优化中。

3. 优缺点回顾

• 优点:
  • 灵活性高: 可以生成全新的、未曾预料到的问题。
  • 上下文感知: 能够根据具体的用户问题和检索到的动态信息生成高度定制化的问题。
  • 无需预定义库: 不依赖于人工维护的相关问题列表。
• 缺点:
  • 生成质量依赖LLM和Prompt: LLM本身的能力和Prompt的设计直接决定了输出质量。
  • 潜在不相关或重复: 有可能生成不相关、不准确或与用户问题过于相似的问题。需要后处理或更强的Prompt约束。
  • 计算成本: 调用LLM生成文本通常比简单的相似度匹配计算成本更高（尤其是采用两步调用时）。
  • 可控性: 有时LLM的创造性可能导致生成的问题偏离预期。

二、基于检索文档内容的进一步探索 (Content-based Exploration from Retrieved Docs)

这种方法侧重于从RAG系统为回答当前问题而检索到的文档片段中，挖掘出潜在的后续问题点。

1. 核心思路

• 输入 (Input): RAG系统检索到的、用于生成当前答案的文档片段。
• 处理 (Processing):
  1. 内容分析 (Content Analysis): 对这些文档片段进行分析，识别其中的关键信息单元。这可能包括：
     • 小标题/章节名 (Subheadings/Section Titles): 文档结构本身就可能暗示了相关主题。
     • 关键实体/术语 (Key Entities/Terms): 识别文档中反复出现或重要的名词、产品名、功能名等。
     • 主题/议题 (Topics/Themes): 使用NLP技术（如主题模型LDA、关键词提取）识别片段的主要议题。
     • 操作步骤/列表项 (Action Steps/List Items): 如果文档包含操作指南，每一步或每一项都可能是一个潜在问题。
  2. 问题转换 (Question Transformation): 将识别出的关键信息单元转化为自然的问句形式。
     • 例如，小标题“功能B配置”可以转化为“如何配置功能B？”或“功能B的配置方法是什么？”
     • 实体“高级报表模块”可以转化为“高级报表模块包含哪些功能？”或“如何使用高级报表模块？”
• 输出 (Output): 一组从文档内容中派生出来的相关问题。

2. 实现方法举例

• 基于规则/模板转换：
  • 规则1: 如果内容片段包含明确的小标题，直接将小标题转化为问句。
    • 例：小标题“退款政策” -> “你们的退款政策是什么？”
  • 规则2: 如果内容片段是一个操作步骤列表，将每个步骤转化为关于该步骤的问题。
    • 例：步骤“点击‘设置’进入账户页面” -> “如何进入账户设置页面？”
  • 规则3: 提取文档中的核心关键词/短语，使用预设问句模板填充。
    • 例：关键词“数据备份”；模板“如何进行{关键词}？” -> “如何进行数据备份？”；模板“{关键词}的频率是多久？” -> “数据备份的频率是多久？”
• 基于NLP技术提取：
  • 命名实体识别 (NER): 识别出文档中的产品名、功能名、组织名等。针对这些实体，可以生成如“什么是[实体]？”、“如何使用[实体]？”、“[实体]的特点是什么？”等问题。
  • 关键词提取 (Keyword Extraction): 提取文档的核心关键词，然后围绕这些关键词生成问题。
  • 问答对生成模型 (Question-Answer Pair Generation): 一些先进的NLP模型可以直接从一段文本中生成相关的问答对。我们可以只取其生成的问题部分。
  • 语义角色标注 (Semantic Role Labeling): 分析句子结构，找出动作、施动者、受动者等，围绕这些核心语义成分构造问题。

3. 优缺点回顾

• 优点:
  • 上下文紧密相关: 生成的问题直接来源于为当前答案提供支持的文档，因此相关性非常高。
  • 可解释性强: 推荐的每个问题都能追溯到具体的文档来源。
  • 相对可控: 比起纯LLM生成，基于文档内容提取更容易控制问题的范围和方向。
• 缺点:
  • 依赖检索质量: 如果RAG检索到的文档质量不高或不全面，那么生成的相关问题质量也会受限。
  • 问题形式可能单一: 如果仅依赖简单的规则转换（如小标题转换），生成的问题形式可能不够多样化。
  • 需要有效的分析和转换逻辑: 如何准确地从文本中提取关键点并将其转化为自然、有用的问题，是一个挑战。可能需要复杂的NLP流水线。
  • 可能无法生成“全新”问题: 主要还是在检索内容的范围内进行挖掘，较难跳出文档本身去联想全新的相关问题。

总结与选择建议

• LLM生成方案更具创造性和灵活性，能生成全新的问题，但对Prompt工程和LLM能力要求高，且成本可能更高。适合追求高度动态和个性化推荐的场景。可以考虑单次LLM调用或更精细的两步LLM调用策略。
• 基于检索文档内容探索方案生成的问题与当前上下文更紧密，可控性和可解释性更好，但可能缺乏新颖性，且依赖检索文档的质量。适合对问题相关度和来源有较高要求的场景。

在实际应用中，混合策略通常是最佳选择：

1. 优先使用“基于检索文档内容探索” 的方法从当前上下文中快速生成一批高度相关的问题。
2. 然后，可以使用“LLM生成” 的方法（单步或两步），将用户问题、已检索的上下文、甚至第一步生成的问题作为输入，让LLM进行补充、优化或生成更多样化、更具探索性的问题。
3. 结合其他策略： 还可以结合基于历史数据的挖掘（如用户常问的下一个问题）进行补充排序。

无论选择哪种方案或组合，持续的监控、A/B测试和用户反馈都是优化“相关问题”推荐效果的关键。