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数据介绍
标签体系
产业治理方面的标签体系共计200+个，每个标签共有4个层级，且第3、4层级有标签含义的概括信息。
原始数据
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企业官网介绍数据，包括基本介绍、主要产品等
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企业专利数据，包括专利名称和专利摘要信息，且专利的数据量大。
LLM选型
经调研，采用Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4量化版本，占用显存更少，且效果与非量化相当，具体可见Qwen2官网说明。
技术难点
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团队无标注人员，因此无法使用Bert类小模型完成多标签分类任务
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涉及垂直领域，即使有标注人员，也需要很强的背景知识，方能开展标注
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标签数量多，层次深，且项目对准确率有要求
方案设计
由于缺少标注人员，且对标注员的背景要求高，因此只能选择LLM进行任务开展。
标签体系中每个标签的含义不够具象，属于总结性的，针对特定场景，LLM可能无法准确分类。因此，可以考虑抽取特定领域的关键词，作为基础知识，以实现RAG。
企业官网及专利数据量巨大，调用LLM存在耗时超长的问题，好在有2台8卡的机器，可以做分布式推理，提高响应性能。
总体的方案设计如下：
图虽然简单明了，但其中的细节还是值得玩味的。
词级匹配模块
(1) 针对垂直领域，基于标签的含义及经验知识，人工整理标签可能涉及的关键词，如智能汽车，可能存在智能驾驶、自动泊车、变道辅助等，但人工整理的关键词有限；
(2) 针对企业及专利数据，采用LAC+Jieba分词(注意，人工整理的词表不进行拆分)，然后使用KeyBert+编辑距离进行关键词匹配(keybert底层模型采用目前效果最优的xiaobu-embedding-v2)，筛选出关键词可能匹配的映射标签
分类RAG模块
(1) 每类标签的第3层级下的第4级标签的个数有限，因此首先针对标签的前3层级进行分类。取巧的地方在于先粗后精，即前3层级对应的标签个数较多，因此拆分为N组，每组通过prompt调用LLM输出一个结果，然后再针对输出的结果进行聚合，再调用一次LLM生成细粒度的标签
(2) 前3层级标签确定之后，再基于第4层级标签进行末级标签确定
功能特点
1、为什么使用关键词进行RAG？
答：关键词虽然无法直接映射对应的标签(客官可以想想为什么？)，但关键词有较强的背景提示，因此prompt中关键词有值的标签筛选出来的概率更大一些
2、关键词语义匹配为什么还需要增加编辑距离？
答：因为语义相似度模型一般针对较短文本的比较，针对词的比较效果较差，因此引入编辑距离，提高词级匹配度
3、同一个关键词对应多个标签的场景如何解决？
答：通过底层的LLM进行分辨具体应该属于哪一个
4、分类RAG是如何考虑的
答：由于标签数量较多，层级较深，而且LLM的输入长度有限，因此采用化繁为简(或先分后合)的方式，将整个标签体系先进行分组，然后调用LLM输出每个分组输出结果，再对结果进行整合，再次调用LLM进行细粒度分类确认
5、分类RAG先粗后细有什么好处？
答：粗粒度分类，LLM只能观察到给定的一组标签，而看不到整体标签，粗粒度划分好之后，细粒度再次确认，有助于提高分类的准确性。实验结果表明，准确率可以从70%-80%，上升到85%-90%，当然该实验只是针对该特定场景，但缺点是增加了LLM的响应时间。
6、标签划分N组后调用LLM，如何提高响应性能？
答：由于部署的是Qwen2量化版，且有2台8张卡可以使用，因此起了8个vllm进程，用haproxy做请求转发，从而提高LLM的响应性能。实验表明，7W+数据，只需要耗时1天左右即可跑完结果，单节点非量化版本，可能需要几个礼拜才能跑完。
7、具体效果层面如何？
答：基于这一套方案，针对每个标签进行随机采样抽检，准确率能保持在85%-95%之间
8、为什么不增加fewshot呢？
答：此处的关键词就类似于fewshot示例，若直接以公司或专利作为fewshot，首先所属标签示例范围较广，不好整理，其次严重影响LLM的响应时间，因为输入长度变长。
9、人工未整理的关键词场景，如何确保分类准确？
答：依赖于底层LLM能力，这就是为什么选择Qwen2-72B的原因，当前Qwen2-72B的效果属于业界翘首。
未来优化点
如果想要进一步提升准确率，当前方案已经预留口子，即标签的详细说明及垂直领域关键词的人工整理。标签说明越详细，关键词整理的越完备，分类的准确性就会越高。
但引出的问题是，关键词的人工整理耗时耗力，如何进一步减少人工整理，成为下一步的优化方向。
总结
一句话足矣~
本文主要是采用LLM实现产业治理领域的多标签分类任务，包括具体的方案，LLM工程层面优化，实现效果以及未来的优化方向。
文章转载自：mengrennwpu
原文链接：https://www.cnblogs.com/mengrennwpu/p/18369900
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