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JAVA 智能客服回答缓慢？预检索+Prompt 校正降低调用次数
大家好，今天我们来探讨一个在实际应用中经常遇到的问题：如何优化 Java 智能客服系统的响应速度。特别是当我们的智能客服系统依赖于大型语言模型（LLM）时，每一次请求都涉及到远程调用，延迟问题会变得尤为突出。我们将聚焦于一种有效的策略：预检索 + Prompt 校正，来降低 LLM 的调用次数，从而显著提升响应速度。
一、问题分析：智能客服的瓶颈在哪里？
智能客服系统，特别是基于 LLM 的系统，通常包含以下几个关键步骤：
- 用户输入接收： 接收用户提出的问题。
- 意图识别： 分析用户问题的意图，例如咨询、投诉、办理业务等。
- 知识库检索： 根据意图检索相关的知识或信息。
- Prompt 构建： 将检索到的知识和用户问题组合成一个 Prompt。
- LLM 调用： 将 Prompt 发送给 LLM，获得答案。
- 答案后处理： 对 LLM 返回的答案进行格式化或精简。
- 答案返回： 将最终答案呈现给用户。
其中，LLM 调用 往往是整个流程中最耗时的步骤。原因如下：
- 网络延迟： 客户端与 LLM 服务之间的网络通信需要时间。
- 模型推理： LLM 模型进行推理需要大量的计算资源，这也会导致延迟。
- 并发限制： LLM 服务通常会有并发请求的限制，当请求量过大时，需要排队等待。
- Token 数量： Prompt 的长度（Token 数量）也会影响 LLM 的处理时间。
因此，减少 LLM 的调用次数，优化 Prompt 的质量，是提升智能客服响应速度的关键。
二、解决方案：预检索 + Prompt 校正
我们提出的解决方案是：预检索 + Prompt 校正。其核心思想是：
- 预检索： 首先，使用高效的检索算法（例如向量检索）从知识库中检索出最相关的文档或知识片段。这一步的目的是快速缩小答案的范围。
- Prompt 校正： 然后，分析用户的原始问题和预检索结果，判断是否可以直接使用预检索结果回答用户问题。如果可以，则直接返回预检索结果，避免调用 LLM。如果不能，则对原始 Prompt 进行优化，使其包含更精确的上下文信息，从而提高 LLM 生成答案的质量，并降低 Token 数量。
2.1 预检索：快速缩小答案范围
预检索的目标是从海量的知识库中快速找到与用户问题最相关的文档或知识片段。常用的预检索方法包括：
- 关键词检索： 基于关键词匹配的检索方法。简单易用，但效果往往不佳。
- 向量检索： 将用户问题和知识库文档都转换为向量，然后计算向量之间的相似度。能够捕捉语义信息，效果更好。
我们这里重点介绍向量检索。
2.1.1 向量检索的原理
向量检索的核心思想是将文本数据转换为向量表示，然后通过计算向量之间的相似度来衡量文本之间的相关性。常用的向量表示方法包括：
- Word2Vec： 将每个词转换为一个向量。
- GloVe： 与 Word2Vec 类似，但训练方法不同。
- FastText： 可以处理未登录词。
- Sentence Transformers： 可以直接将句子或段落转换为向量。
我们推荐使用 Sentence Transformers，因为它能够直接将句子或段落转换为向量，并且效果较好。
2.1.2 代码示例：使用 Sentence Transformers 进行向量检索
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.inference.InferenceModel;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.training.util.PairList;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class VectorSearch {
private ZooModel<String, NDList> model;
private HuggingFaceTokenizer tokenizer;
public VectorSearch(String modelNameOrPath) throws Exception {
Criteria<String, NDList> criteria = Criteria.builder()
.setTypes(String.class, NDList.class)
.optModelPath(Paths.get(modelNameOrPath)) // 模型路径
.optEngine("PyTorch") // 使用 PyTorch 引擎
.build();
model = criteria.loadModel();
tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get(modelNameOrPath).resolve("tokenizer.json").toString());
}
public NDArray encode(String text) throws Exception {
Encoding encoding = tokenizer.encode(text);
long[] indices = encoding.getIds();
long[] attentionMask = encoding.getAttentionMask();
NDArray inputIds = model.getNDManager().create(indices);
NDArray attentionMaskArray = model.getNDManager().create(attentionMask);
NDList inputs = new NDList(inputIds, attentionMaskArray);
try (InferenceModel inferenceModel = model.newInferenceModel()) {
inferenceModel.initialize(model.getShape());
NDList embeddings = inferenceModel.predict(inputs);
return embeddings.singletonOrThrow(); // 返回句子的向量表示
}
}
public double cosineSimilarity(NDArray v1, NDArray v2) {
NDArray dotProduct = v1.mul(v2).sum();
double magnitudeV1 = Math.sqrt(v1.mul(v1).sum().getDouble());
double magnitudeV2 = Math.sqrt(v2.mul(v2).sum().getDouble());
return dotProduct.getDouble() / (magnitudeV1 * magnitudeV2);
}
public List<SearchResult> search(String query, List<String> documents, int topK) throws Exception {
NDArray queryVector = encode(query);
List<SearchResult> results = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
String document = documents.get(i);
NDArray documentVector = encode(document);
double similarity = cosineSimilarity(queryVector, documentVector);
results.add(new SearchResult(i, document, similarity));
}
results.sort((a, b) -> Double.compare(b.similarity, a.similarity)); // 降序排序
return results.stream().limit(topK).collect(Collectors.toList());
}
public static class SearchResult {
public int index;
public String document;
public double similarity;
public SearchResult(int index, String document, double similarity) {
this.index = index;
this.document = document;
this.similarity = similarity;
}
@Override
public String toString() {
return "SearchResult{" +
"index=" + index +
", document='" + document + ''' +
", similarity=" + similarity +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 加载 Sentence Transformers 模型 (需要预先下载)
String modelNameOrPath = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"; // 或者本地路径
VectorSearch vectorSearch = new VectorSearch(modelNameOrPath);
// 知识库文档
List<String> documents = new ArrayList<>();
documents.add("什么是Java？");
documents.add("Java的特点是什么？");
documents.add("如何安装Java JDK？");
documents.add("什么是面向对象编程？");
// 用户查询
String query = "Java有哪些特性？";
// 执行检索，返回Top 2结果
List<SearchResult> results = vectorSearch.search(query, documents, 2);
// 打印结果
System.out.println("Query: " + query);
for (SearchResult result : results) {
System.out.println(result);
}
}
}代码解释：
VectorSearch类： 封装了向量检索的功能。encode(String text)方法： 使用 Sentence Transformers 模型将文本转换为向量。cosineSimilarity(NDArray v1, NDArray v2)方法： 计算两个向量之间的余弦相似度。search(String query, List<String> documents, int topK)方法： 执行检索，返回 Top K 个最相关的文档。- 模型加载: 使用DJL(Deep Java Library)加载预训练的Sentence Transformer模型。需要配置好DJL的环境和相关的依赖。
- Tokenization: 使用HuggingFace Tokenizer对query和document进行token化，转换为模型可接受的输入格式。
- Embedding Generation: 通过加载的模型，将token化的文本转换为向量表示（embedding）。
- Similarity Calculation: 使用余弦相似度计算query和document的向量之间的相似度。
- Result Ranking: 根据相似度对结果进行排序，并返回Top K个最相关的文档。
2.2 Prompt 校正：智能判断，精准优化
在获得预检索结果后，我们需要对 Prompt 进行校正，以决定是否需要调用 LLM，以及如何优化 Prompt 的内容。
2.2.1 判断是否需要调用 LLM
判断的依据是预检索结果的质量和用户的提问方式。例如：
- 预检索结果包含完整答案： 如果预检索结果已经包含了用户问题的完整答案，可以直接返回预检索结果，避免调用 LLM。例如，用户问 "Java 是什么？"，预检索结果是 "Java 是一种面向对象的编程语言"，可以直接返回该结果。
- 用户提问方式简单直接： 如果用户提问方式简单直接，并且预检索结果包含相关信息，可以直接使用预检索结果构建一个简单的 Prompt。例如，用户问 "如何安装 Java JDK？"，预检索结果是 "请参考以下步骤安装 Java JDK：…", 可以直接将预检索结果作为 Prompt。
- 预检索结果质量不高： 如果预检索结果与用户问题相关性不高，或者预检索结果不完整，需要调用 LLM，并对 Prompt 进行优化。
2.2.2 Prompt 优化策略
如果需要调用 LLM，我们需要对 Prompt 进行优化，以提高 LLM 生成答案的质量，并降低 Token 数量。常用的 Prompt 优化策略包括：
- 添加上下文信息： 将预检索结果作为上下文信息添加到 Prompt 中，帮助 LLM 更好地理解用户问题。
- 明确指令： 在 Prompt 中明确告诉 LLM 需要做什么，例如 "请根据以下上下文信息回答用户问题"、"请用简洁明了的语言总结以下内容"。
- 限制答案长度： 在 Prompt 中限制 LLM 生成答案的长度，例如 "请用 50 字以内回答用户问题"。
- 指定答案格式： 在 Prompt 中指定 LLM 生成答案的格式，例如 "请用 Markdown 格式回答用户问题"。
- 过滤无关信息： 从预检索结果中过滤掉与用户问题无关的信息，避免干扰 LLM 的判断。
2.2.3 代码示例：Prompt 校正
public class PromptCorrector {
public static String correctPrompt(String query, List<VectorSearch.SearchResult> searchResults) {
// 1. 判断是否可以直接返回预检索结果
if (searchResults != null && !searchResults.isEmpty()) {
VectorSearch.SearchResult topResult = searchResults.get(0);
if (topResult.similarity > 0.8) { // 设置一个相似度阈值
// 判断预检索结果是否包含完整答案
if (isCompleteAnswer(topResult.document, query)) {
System.out.println("可以直接返回预检索结果");
return topResult.document;
} else {
// 构建简单的 Prompt
System.out.println("构建简单的 Prompt");
return "请根据以下内容回答用户问题：" + topResult.document;
}
}
}
// 2. 如果不能直接返回预检索结果，则进行 Prompt 优化
System.out.println("进行 Prompt 优化");
StringBuilder promptBuilder = new StringBuilder();
promptBuilder.append("请根据以下上下文信息回答用户问题：").append(query).append("n");
if (searchResults != null && !searchResults.isEmpty()) {
for (VectorSearch.SearchResult result : searchResults) {
promptBuilder.append("上下文：").append(result.document).append("n");
}
}
promptBuilder.append("请用简洁明了的语言回答，字数限制在 100 字以内。");
return promptBuilder.toString();
}
// 简单判断预检索结果是否包含完整答案 (可以根据实际情况进行更复杂的判断)
private static boolean isCompleteAnswer(String document, String query) {
// 这里只是一个简单的示例，实际应用中需要根据业务场景进行更复杂的判断
return document.contains(query);
}
public static void main(String[] args) {
// 示例数据
String query = "Java有哪些特性？";
List<VectorSearch.SearchResult> searchResults = new ArrayList<>();
searchResults.add(new VectorSearch.SearchResult(0, "Java的特性包括：面向对象、跨平台、安全性高等。", 0.9));
searchResults.add(new VectorSearch.SearchResult(1, "什么是Java？", 0.7));
// Prompt 校正
String correctedPrompt = correctPrompt(query, searchResults);
System.out.println("Corrected Prompt: " + correctedPrompt);
}
}代码解释：
correctPrompt(String query, List<VectorSearch.SearchResult> searchResults)方法： 对 Prompt 进行校正。isCompleteAnswer(String document, String query)方法： 简单判断预检索结果是否包含完整答案。- 如果预检索结果的相似度高于阈值，并且包含完整答案，则直接返回预检索结果。
- 否则，构建一个包含上下文信息的 Prompt，并限制答案长度。
三、系统架构设计
将上述预检索 + Prompt 校正策略应用到智能客服系统中，可以设计如下架构：
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| 用户输入 | -> | 意图识别 | -> | 预检索 |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| | |
| | | +---------------------+
| | | ->| 知识库 (向量索引) |
| | | +---------------------+
| | |
| | | +---------------------+
| | | ->| 相似度计算 |
| | | +---------------------+
| | |
| | | +---------------------+
| | | ->| Top K 结果 |
| | | +---------------------+
| | |
| | +---------------------+
| | ->| Prompt 校正 |
| | +---------------------+
| | |
| | | +---------------------+
| | | ->| 直接返回结果 |
| | | +---------------------+
| | |
| | | +---------------------+
| | | ->| 优化 Prompt | -> +---------------------+
| | | +---------------------+ | LLM 调用 |
| | | +---------------------+
| | | |
| | | | +---------------------+
| | | | ->| 答案后处理 |
| | | | +---------------------+
| | | |
| | | | +---------------------+
| | | | ->| 返回答案 |
| | | | +---------------------+
| | | |
| | | |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+架构说明：
- 用户输入： 接收用户提出的问题。
- 意图识别： 分析用户问题的意图。
- 预检索： 使用向量检索从知识库中检索出最相关的文档或知识片段。
- 知识库 (向量索引)： 存储知识库文档的向量表示，用于快速检索。
- Prompt 校正： 判断是否需要调用 LLM，并对 Prompt 进行优化。
- LLM 调用： 将 Prompt 发送给 LLM，获得答案。
- 答案后处理： 对 LLM 返回的答案进行格式化或精简。
- 返回答案： 将最终答案呈现给用户。
四、性能评估
为了验证预检索 + Prompt 校正策略的有效性，我们需要进行性能评估。常用的评估指标包括：
- 响应时间： 用户提出问题到系统返回答案的时间。
- LLM 调用次数： 系统处理一个用户问题需要调用 LLM 的次数。
- 答案质量： 系统返回答案的准确性和完整性。
可以通过 A/B 测试的方式，比较使用预检索 + Prompt 校正策略的系统和未使用该策略的系统的性能。
五、可能遇到的问题及解决方案
- 知识库更新： 知识库需要定期更新，以保证答案的准确性。可以使用增量更新的方式，只更新发生变化的文档或知识片段。
- 向量索引维护： 向量索引需要定期维护，以保证检索效率。可以使用近似最近邻搜索 (ANN) 算法，提高检索速度。
- Prompt 优化策略选择： 需要根据实际业务场景选择合适的 Prompt 优化策略。可以通过实验的方式，找到最佳策略。
- LLM 服务稳定性： LLM 服务可能存在不稳定情况，需要做好容错处理。可以使用重试机制或备用 LLM 服务。
- 冷启动问题： 新用户或新问题可能无法获得准确的预检索结果。可以使用热启动策略，例如推荐热门问题或预先加载常见问题。
- 相似度阈值的设定：
PromptCorrector中的相似度阈值需要根据实际情况进行调整。阈值过高可能导致过多地依赖LLM，阈值过低可能导致返回不准确的预检索结果。需要通过实验找到一个合适的平衡点。
六、总结：加速智能客服，优化用户体验
我们详细探讨了如何使用预检索 + Prompt 校正策略来优化 Java 智能客服系统的响应速度。通过预检索快速缩小答案范围，并使用 Prompt 校正智能判断是否需要调用 LLM，以及如何优化 Prompt 的内容，可以有效降低 LLM 的调用次数，从而显著提升响应速度，最终提升用户体验。