在資料驅動的今天，企業透過評論、調查和社交媒體互動獲得大量客戶反饋。雖然這些資訊可以產生寶貴的洞察力，但也帶來了巨大的挑戰：如何從大量資訊中提煉出有意義的資料。先進的分析技術正在徹底改變我們瞭解客戶情感的方法。其中最具創新性的是表增強生成（TAG）和檢索增強生成（RAG）技術，它們使企業能夠利用自然語言處理（NLP）技術同時從成千上萬條評論中獲得複雜的見解。簡化客戶反饋分析，從大型資料集中高效提取洞察力，從而加強決策並提高客戶參與度。本文深入探討了 TAG 和 RAG 的工作原理、它們對資料標記和文字到 SQL 生成的影響，以及它們在現實世界中的實際應用。透過提供具體示例，我們說明了這些技術如何增強資料分析和促進知情決策，同時滿足經驗豐富的資料科學家和該領域新手的需求。
利用 “檢索增強生成”（RAG）獲得高階資料洞察力
檢索-增強生成（RAG）是企業如何提取和解釋海量資料的一次變革性飛躍。透過將檢索機制與強大的語言模型相結合，RAG 允許使用者提出自然語言問題，並從大量資料集（如客戶評論或產品反饋）中獲得高度相關的實時答案。本節將對 RAG 的核心元件進行分解，每個步驟都有視覺化支援，以說明流程是如何運作的。
查詢輸入和向量化
RAG 流程的第一步是查詢輸入和向量化。當使用者輸入 “適合家庭居住的最佳酒店有哪些？”這樣的查詢時，RAG 會將問題轉換成一種稱為向量的數字格式。這個向量代表了問題的含義，併為下一步做準備：檢索相關資料。
圖片 1：查詢輸入和向量化示意圖
該圖描述了使用者輸入查詢以及隨後將查詢轉換為向量格式的過程。它強調了問題如何被編碼成機器可以處理的數字。
從向量資料庫檢索上下文
一旦查詢被向量化，RAG 就會在預先存在的向量資料庫中進行搜尋，該資料庫包含數以百萬計的預處理資訊（如客戶評論、產品描述等）。RAG 系統根據語義相似性識別與查詢最相關的資料。例如，如果有人詢問適合家庭入住的酒店，RAG 就會提取包含家庭、兒童設施和家庭服務相關術語的評論。
圖片 2：從向量資料庫檢索上下文的圖示
本圖展示了 RAG 如何從龐大的向量資料庫中檢索相關評論或資料。您將看到向量化查詢是如何與系統中儲存的相應相關資料點進行匹配的。
自然語言答案生成
檢索相關資料後，RAG 的最後一步是生成自然語言答案。檢索到的評論會透過一個語言模型，該模型會將資料合成為連貫、易讀的回覆。透過檢索資料提供的上下文，使用者的查詢將得到自然語言的回答。
圖片 3：自然語言答案生成示意圖
該圖說明了如何將檢索到的資料轉化為可讀的自然語言回覆。它展示了 RAG 如何從其掌握的大量資料中合成有意義的答案，使非技術使用者也能訪問複雜的資料集。
瞭解 TAG 及其作用
TAG 透過系統化的三步流程在語言模型和資料庫之間建立結構化連線，從而增強了傳統的文字到 SQL 方法：
資料相關性和查詢合成： TAG 識別相關資料以解決使用者查詢，生成與底層資料庫結構相一致的最佳化 SQL 查詢。
資料庫執行： 針對資料集執行生成的 SQL 查詢，有效過濾和檢索相關見解。
自然語言答案生成： TAG 將處理過的資料轉化為連貫、上下文豐富的回答，簡化使用者的解釋。
資料標籤的重要性
資料標籤對於資訊的組織和分類至關重要，尤其是在包含非結構化文字的資料集中。這一過程可以讓系統識別模式和上下文，從而大大提高 TAG 的有效性。透過利用資料標籤對海量資訊（尤其是來自非結構化文字源的資訊）進行系統分類，工程團隊可以分配有意義的標籤來訓練系統識別模式和理解上下文，從而改進搜尋和推薦系統等功能。
例如，當使用者在搜尋引擎中輸入查詢時，資料標籤能讓系統透過解讀使用者輸入背後的意圖，提供最相關的結果。同樣，在社交媒體和電子商務平臺中，標籤資料可根據使用者偏好對內容進行分類，從而實現個性化體驗。因此，資料標註是技術提供商提供更智慧、更高效服務的基礎。
資料標籤的主要優勢
提高準確性： 標記資料有助於機器學習模型更好地理解使用者意圖，從而生成更精確的 SQL 查詢。
增強查詢相關性： 清晰的識別符號使系統能夠對結果進行優先排序，從而提高相關性。
促進使用者理解： 標籤提供上下文，幫助使用者更輕鬆地解釋資料。
旅遊點評中的資料標籤示例
家庭友好型：標識酒店是否為家庭提供便利設施，如兒童俱樂部和保姆服務。
寵物友好型： 標註可容納寵物的酒店，提供寵物床和狗公園等相關服務。
豪華：標示提供優質服務和獨家設施的高階酒店。
物有所值： 突出提供優質服務的經濟型酒店。
描述性標籤使企業能夠簡化檢索流程，確保使用者及時獲得相關資訊。
透過旅遊點評資料利用 TAG
考慮一個包含評論者 ID、酒店 ID、評論者姓名、評論文字、摘要和總體評分等欄位的旅遊評論資料集。這些結構化資料構成了根據不同使用者需求生成可操作洞察的基礎。
步驟
步驟 1：資料匯入和準備
流程的第一步是匯入能捕捉客戶感受的資料集，包括總體評分和反饋。這一初始階段通常包括
資料清理：
刪除重複資料： 根據評論者 ID 和酒店 ID 識別並刪除重複評論，以確保唯一性。
糾錯： 檢測並糾正錯誤，如拼寫錯誤或評分標準不一致（如使用 1-5 分制與 0-10 分制）。
處理缺失值： 評估有用投票和 reviewText 等欄位是否存在缺失條目，並決定適當的估算或刪除策略。
預處理：
文字規範化： 透過將文字轉換為小寫字母、刪除特殊字元並確保格式一致，使文字標準化。
標記化： 將評論文字分解為單個標記（單詞或短語），以便於分析。
刪除停滯詞： 過濾掉對分析沒有意義的常用詞。
詞母化/詞幹化： 將單詞還原為基本形式，以統一變體。
NLP 技術：
情感分析： 為評論分配情感分數，以評估整體客戶滿意度。
關鍵詞提取： 使用 TF-IDF 或主題建模（如 LDA）等技術識別評論中的關鍵主題。
可擴充套件性和效能
處理更大的資料集：
分散式計算： TAG 可利用 Apache Spark 或 Dask 等框架在多個節點上處理資料，從而提高處理大型資料集的能力。
資料庫最佳化： 對經常查詢的欄位建立索引，以提高搜尋效能。
權衡利弊：
速度與準確性： 最佳化效能可以加快查詢執行，但可能會影響從複雜分析中獲得的深入見解。
資源利用率： 可擴充套件性的提高往往需要更多的計算資源，從而影響成本。平衡成本與效能至關重要。
步驟 2：查詢合成
這一階段採用文字到 SQL 方法，將自然語言查詢轉換為可執行的 SQL 語句。
自然語言處理 (NLP)：
意圖分析： 分析使用者的查詢，以確定其基本意圖（例如，尋求家庭友好型酒店的資訊）。
實體識別： 識別查詢中的關鍵實體，重點關注與酒店特色相關的關鍵字。
查詢對映： TAG 將使用者的意圖對映到相關的資料庫表格和欄位。例如，如果使用者查詢家庭友好型酒店，TAG 就會識別與家庭設施相關的關鍵字。
SQL 生成： 根據對映，TAG 構建 SQL 查詢。對於使用者查詢 “適合兒童的酒店有哪些亮點？”，生成的 SQL 可能是
SELECT hotelID, reviewerName, reviewText, summary, overall
FROM reviews
WHERE reviewText LIKE '%kid-friendly%' OR reviewText ILIKE '%family%'
ORDER BY overall DESC;
此 SQL 語句按評分排序，檢索提及家庭友好功能的酒店，使企業能夠從旅遊評論資料中獲得有價值的見解。
查詢示例
為了說明 TAG 如何處理有關酒店功能的各種查詢，請參考以下示例：
問題 適合兒童的酒店有哪些亮點？
問題：哪些酒店最適合養狗人士？哪些酒店最適合養狗人士？
執行查詢
合成查詢後，執行查詢會產生有價值的結果。下面是執行 SQL 查詢後的輸出資料示例：
| Reviewer Name | Review Text | Overall | Summary |
| Emily Smith | The hotel exceeded our expectations for a family stay! | 5.0 | Fantastic Experience! |
| Sarah Lee | Overall, this hotel is perfect for families. | 5.0 | Great with Minor Issues. |
| Tom Brown | Clean rooms and friendly staff made our stay enjoyable. The location was perfect for family outings. | 5.0 | Excellent Value. |
| Patricia Green | Affordable, convenient, and very kid-friendly! Highly recommend for families. | 5.0 | Great Value for Money. |
| Alex Miller | Ideal for a quick family getaway, and the fast check-in made it even better. | 5.0 | Perfect for a Quick Stay. |
自然語言生成答案
在檢索相關資料後，TAG 採用 RAG 生成簡明摘要。以下是這一過程的工作原理：
from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
import sqlite3# Establish connection to the SQLite database
def connect_to_database(db_name):
"""Connect to the SQLite database."""
return sqlite3.connect(db_name)# Function to execute SQL queries and return results
def execute_sql(query, connection):
"""Execute the SQL query and return fetched results."""
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(query)
return cursor.fetchall()# Define your prompt for SQL query synthesis
query_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["user_query"],
template="Generate an SQL query based on the following request: {user_query}"
)# Initialize the language model
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")# Create a chain for generating SQL queries
query_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=query_prompt)# Define your prompt for generating natural language answers
answer_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["results"],
template="Based on the following results, summarize the highlights: {results}"
)# Create a chain for generating summaries
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=answer_prompt)# Function to simulate data labeling (for demonstration purposes)
def label_data(reviews):
"""Label data based on specific keywords in reviews."""
labeled_data = []
for review in reviews:
if "family" in review[1].lower():
label = "Family-Friendly"
elif "dog" in review[1].lower():
label = "Pet-Friendly"
elif "luxury" in review[1].lower():
label = "Luxury"
else:
label = "General"
labeled_data.append((review[0], review[1], label))
return labeled_data# Main process function
def process_user_query(user_query):
"""Process the user query to generate insights from travel reviews."""
# Connect to the database
connection = connect_to_database("travel_reviews.db")# Step 1: Generate SQL query from user input
sql_query = query_chain.run(user_query)
print(f"Generated SQL Query: {sql_query}\n")# Step 2: Execute SQL query and get results
results = execute_sql(sql_query, connection)
print(f"SQL Query Results:\n{results}\n")# Step 3: Label the data
labeled_results = label_data(results)
print(f"Labeled Results:\n{labeled_results}\n")# Step 4: Generate a summary using RAG
final_summary = answer_chain.run(labeled_results)
print(f"Final Summary:\n{final_summary}\n")# Format the output as unstructured data
formatted_output = "\n".join([f"Reviewer: {review[0]}, Review: {review[1]}, Label: {review[2]}" for review in labeled_results])
print("Unstructured Output:\n")
print(formatted_output)# Close the database connection
connection.close()# Example user query
user_query = "What are the highlights of kid-friendly hotels?"
process_user_query(user_query)
輸出示例
{"reviewSummary": "The hotel exceeded expectations for family stays, providing clean rooms and friendly staff, making it ideal for family getaways. It is affordable, convenient, and highly recommended for families looking for a perfect experience with minor issues.", "Label":"Kid-Friendly"}
這種方法利用 RAG 綜合了單篇綜述的細微差別，提供了清晰的概述，而不僅僅是結果的彙總。
使用 TAG 的改進
TAG 解決了傳統的侷限性，大大增強了查詢過程：
增強查詢合成： TAG 綜合考慮了整個資料庫結構的最佳化查詢，支援更廣泛的自然語言查詢。
高效的資料庫執行： TAG 可在大型資料集上快速執行查詢，便於快速檢索重要見解，以做出具有時效性的決策。
改進自然語言生成： 透過利用先進的語言模型，TAG 可生成連貫的、與上下文相關的響應，從而簡化使用者的解釋。
與現有方法相比的優勢
使用者友好型互動： 使用者可以用自然語言提出問題，無需 SQL 知識。
快速洞察： 快速執行查詢可最大限度地減少訪問相關資料所需的時間。
語境理解： 增強的摘要生成功能提高了資料的可訪問性和對決策者的實用性。
提升結果的重新排序策略
為確保高質量的檢索結果，有效的重新排名策略可以最佳化結果。下面介紹幾種策略：
基於分數的重新排序： 利用分數（如有用性、評級）對回覆進行優先排序，為可靠的審閱者分配更高的權重，以提高質量。
語義相似性： 利用嵌入來衡量語義相似性，並根據與使用者查詢上下文的相關性對結果進行重新排序。
上下文重排： 分析查詢上下文（例如，家庭友好型），並根據評論中出現的特定關鍵詞重新排序，以提供最相關的見解。
結論
TAG 和 RAG 走在客戶反饋分析變革的前沿，使企業能夠利用評論和調查中蘊含的豐富洞察力。透過自動進行資料標註、查詢合成和自然語言生成，企業可以獲得可操作的見解，從而加強決策過程。隨著這些技術的發展，從個性化客戶體驗到有針對性的營銷策略，潛在的應用領域非常廣泛。採用 TAG 和 RAG 不僅能簡化對大型資料集的分析，還能使企業在瞬息萬變的市場環境中保持競爭力。
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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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該文章也同時釋出在我的獨立部落格中-Petter Liu Blog。