大型语言模型（LLM）是先进的人工智能系统，可以回答各种问题。尽管它们在已知的主题上提供了有用的回答，但在陌生的主题上并不总是准确。这种现象被称为幻觉。

什么是幻觉？

在我们看一个LLM幻觉的例子之前，让我们先考虑一下维基百科对“幻觉”的定义：

“幻觉是在没有外部刺激的情况下产生的具有真实感的感知。”

此外：

“幻觉是生动的、实质性的，并被认为位于外部客观空间中。”

换句话说，幻觉是对某个真实或具体事物的错误（或虚假）感知。例如，ChatGPT（OpenAI的一种著名大型语言模型）被问到LLM幻觉是什么，它的回答是：

因此，问题是，我们如何改进（或修复）这个结果？简明的答案是在问题中添加事实，例如在提问之前或之后提供LLM的定义。

例如：

LLM是大型语言模型（Large Language Model），一种模拟人类口语和书写方式的人工神经网络。请告诉我，LLM幻觉是什么？

ChatGPT对这个问题的公共领域回答是：

注意：

第一句话“对我之前回答中的混淆表示抱歉”的原因是我们在给ChatGPT提问“LLM幻觉是什么”之前，给它了第二个提示：“LLM是…”。

这些补充提高了答案的质量。至少它不再认为LLM幻觉是“晚期生活偏头痛的伴随症状”！😆

外部知识减少幻觉

在这个关键时刻，非常重要的一点是，LLM并不是无所不能、无所不知的终极权威。LLM是在大量数据上进行训练的，它学习语言中的模式，但它可能并不总是能够获得最新的信息或对复杂主题有全面的理解。

那么现在怎么办？如何增加减少LLM幻觉的机会？

解决这个问题的方法是在查询（或提示）中包含支持文档，以引导LLM获得更准确和明智的回答。就像人类一样，它需要从这些文档中学习，以准确正确地回答您的问题。

有许多来源可以提供有用的文档，包括Google或Bing等搜索引擎以及Arxiv等数字图书馆，它们提供了一个搜索相关段落的接口。使用数据库也是一个不错的选择，提供了更灵活和私密的查询接口。

从来源中检索到的知识必须与问题/提示相关。有几种检索相关文档的方法，包括：

• **基于关键词：**在纯文本中搜索关键词，适用于对术语进行精确匹配。
• **基于向量搜索：**搜索更接近嵌入的记录，有助于搜索适当的释义或常规文档。

如今，向量搜索非常流行，因为它可以解决释义问题并计算段落的含义。向量搜索不是一种一刀切的解决方案；它应该与特定的过滤器配对使用，以保持其性能，特别是在搜索大量记录时。例如，如果您只想检索与物理学（作为一个学科）相关的知识，您必须过滤掉所有关于其他学科的信息。这样，LLM就不会被来自其他学科的知识所困惑。

使用SQL自动化整个过程...和向量搜索

在回答问题之前，LLM还应该学会从数据源中查询数据，自动化整个过程。实际上，LLM已经能够编写SQL查询并遵循指令。

SQL功能强大，可以用于构建复杂的搜索查询。它支持许多不同的数据类型和函数。它允许我们使用ORDER BY和LIMIT编写向量搜索的SQL查询，将嵌入之间的相似度分数视为列distance。非常简单明了，不是吗？

有关如何构建向量SQL查询的更多信息，请参见下一节向量SQL的样子。

使用向量SQL构建复杂的搜索查询有很多好处，包括：

• 增加了对数据类型和函数的灵活性支持
• 提高了效率，因为SQL在数据库内部高度优化和执行
• 人类可读且易于学习，因为它是标准SQL的扩展
• 对LLM友好

注意：

互联网上有很多SQL示例和教程。LLM熟悉标准SQL以及一些方言。

除了MyScale之外，许多SQL数据库解决方案（如Clickhouse和PostgreSQL）正在将向量搜索添加到其现有功能中，允许用户使用向量SQL和LLM回答关于复杂主题的问题。同样，越来越多的应用程序开发人员开始将向量搜索与SQL集成到他们的应用程序中。

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向量SQL的样子

向量结构化查询语言（Vector SQL）旨在教会LLM如何查询向量SQL数据库，并包含以下额外函数：

• DISTANCE(column, query_vector): 此函数比较列向量和查询向量之间的距离，可以是精确匹配或近似匹配。
• NeuralArray(entity): 此函数将实体（例如图像或文本片段）转换为嵌入。

使用这两个函数，我们可以扩展标准SQL以进行向量搜索。例如，如果您想搜索与词flower相关的10个相关记录，可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM table
ORDER BY DISTANCE(vector, NeuralArray(flower))
LIMIT 10

DISTANCE函数由以下内容组成：

• 内部函数NeuralArray(flower)将词flower转换为嵌入。
• 然后将此嵌入序列化并注入DISTANCE函数中。

向量SQL是SQL的扩展版本，需要根据所使用的向量数据库进行进一步的转换。例如，许多实现对DISTANCE函数有不同的名称。在MyScale中称为distance，在Clickhouse中称为L2Distance或CosineDistance。此外，根据数据库的不同，此函数名称将有不同的翻译。

如何教LLM编写向量SQL

现在我们了解了向量SQL的基本原理和其独特的函数，让我们使用LLM来帮助我们编写向量SQL查询。

1. 教LLM标准的向量SQL是什么

首先，我们需要教LLM标准的向量SQL是什么。我们的目标是确保LLM在编写向量SQL查询时能够自动执行以下三个操作：

• 从我们的问题/提示中提取关键词。它可以是一个对象、一个概念或一个主题。
• 决定使用哪个列执行相似性搜索。它应该始终选择一个用于相似性的向量列。
• 将我们问题的其余约束条件转换为有效的SQL。

2. 设计LLM提示

确定LLM构建向量SQL查询所需的确切信息后，我们可以设计提示，如下所示：

# 这是一个向量SQL提示的示例
_prompt = f"""您是一个MyScale专家。给定一个输入问题，首先创建一个语法正确的MyScale查询来运行，然后查看查询的结果并返回输入问题的答案。
MyScale查询具有一个名为`DISTANCE(column, array)`的向量距离函数，用于计算与用户问题的相关性，并通过该相关性对特征数组列进行排序。
当查询要求获取{top_k}个最接近的行时，您必须使用此距离函数计算到实体的数组在向量列上的距离，并按照距离排序以检索相关行。

*注意*：`DISTANCE(column, array)`只接受数组列作为其第一个参数，并接受一个`NeuralArray(entity)`作为其第二个参数。您还需要一个名为`NeuralArray(entity)`的用户定义函数来检索实体的数组。

除非用户在问题中指定了要获取的示例数量，否则使用LIMIT子句查询最多{top_k}个结果，正如MyScale所要求的那样。您只能按照距离函数的顺序排序。
永远不要查询表中的所有列。您必须只查询需要回答问题的列。将每个列名用双引号（"）括起来，以将其标识为定界符。
注意只使用您在下面的表中看到的列名。注意不要查询不存在的列。还要注意哪个列在哪个表中。
如果问题涉及“今天”，请注意使用today()函数获取当前日期。`ORDER BY`子句应始终位于`WHERE`子句之后。不要在SQL的末尾添加分号。注意表模式中的注释。

使用以下格式：

======== 表信息 ========
<一些表信息>

问题：“问题在这里”
SQL查询：“要运行的SQL查询”


让我们开始：

======== 表信息 ========
{table_info}

问题：{input}
SQL查询：

这个提示应该能够完成其工作。但是，您添加的示例越多，构建正确的向量SQL查询的LLM过程就会越好，就像使用以下向量SQL到文本对作为提示：

SQL表创建语句：

------ 表模式 ------
CREATE TABLE "ChatPaper" (
    abstract String,
    id String,
    vector Array(Float32),
    categories Array(String),
    pubdate DateTime,
    title String,
    authors Array(String),
    primary_category String
) ENGINE = ReplicatedReplacingMergeTree()
ORDER BY id
PRIMARY KEY id

问题和答案：

问题：什么是PaperRank？这些作品的贡献是什么？使用具有超过2个类别的论文。
SQL查询：SELECT ChatPaper.title, ChatPaper.id, ChatPaper.authors FROM ChatPaper WHERE length(categories) > 2 ORDER BY DISTANCE(vector, NeuralArray(PaperRank contribution)) LIMIT {top_k}

您添加的相关示例越多，LLM构建正确的向量SQL查询的能力就越好。

最后，以下是一些设计提示时的额外提示：

• 覆盖可能出现在任何问题中的所有可能函数。
• 避免单调的问题。
• 修改表模式，例如添加/删除/修改名称和数据类型。
• 对齐提示的格式。

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一个真实世界的例子：使用MyScale

让我们现在构建一个真实世界的例子 (opens new window)，按照以下步骤进行：

准备数据库

我们已经为您准备了一个游乐场，其中有超过200万篇论文可以查询。您可以通过将以下Python代码添加到您的应用程序中来访问这些数据。

from sqlalchemy import create_engine
MYSCALE_HOST = "msc-950b9f1f.us-east-1.aws.myscale.com"
MYSCALE_PORT = 443
MYSCALE_USER = "chatdata"
MYSCALE_PASSWORD = "myscale_rocks"

engine = create_engine(f'clickhouse://{MYSCALE_USER}:{MYSCALE_PASSWORD}@{MYSCALE_HOST}:{MYSCALE_PORT}/default?protocol=https')

如果您愿意，您可以跳过接下来的步骤，其中我们使用MyScale控制台创建表并插入数据，并跳到我们使用向量SQL和创建SQLDatabaseChain来查询数据库的部分。

创建数据库表：

CREATE TABLE default.ChatArXiv (
    `abstract` String,
    `id` String,
    `vector` Array(Float32),
    `metadata` Object('JSON'),
    `pubdate` DateTime,
    `title` String,
    `categories` Array(String),
    `authors` Array(String),
    `comment` String,
    `primary_category` String,
    CONSTRAINT vec_len CHECK length(vector) = 768)
ENGINE = ReplacingMergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 8192

插入数据：

INSERT INTO ChatArXiv
SELECT
  abstract, id, vector, metadata,
  parseDateTimeBestEffort(JSONExtractString(toJSONString(metadata), 'pubdate')) AS pubdate,
  JSONExtractString(toJSONString(metadata), 'title') AS title,
  arrayMap(x->trim(BOTH '"' FROM x), JSONExtractArrayRaw(toJSONString(metadata), 'categories')) AS categories,
  arrayMap(x->trim(BOTH '"' FROM x), JSONExtractArrayRaw(toJSONString(metadata), 'authors')) AS authors,
  JSONExtractString(toJSONString(metadata), 'comment') AS comment,
  JSONExtractString(toJSONString(metadata), 'primary_category') AS primary_category
FROM
  s3(
    'https://myscale-demo.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/chat_arxiv/data.part*.zst',
    'JSONEachRow',
    'abstract String, id String, vector Array(Float32), metadata Object(''JSON'')',
    'zstd'
  );
ALTER TABLE ChatArXiv ADD VECTOR INDEX vec_idx vector TYPE MSTG('metric_type=Cosine');

创建VectorSQLDatabaseChain

您将需要LangChain实验性包来使用VectorSQLDatabaseChain。您可以通过执行以下安装脚本来安装它：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install langchain langchain-experimental --upgrade

安装了此功能后，下一步是使用它来查询数据库，如下所示的Python代码：

from sqlalchemy import create_engine
MYSCALE_HOST = "msc-950b9f1f.us-east-1.aws.myscale.com"
MYSCALE_PORT = 443
MYSCALE_USER = "chatdata"
MYSCALE_PASSWORD = "myscale_rocks"

# 创建与数据库的连接
engine = create_engine(f'clickhouse://{MYSCALE_USER}:{MYSCALE_PASSWORD}@{MYSCALE_HOST}:{MYSCALE_PORT}/default?protocol=https')

from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings
from langchain.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.utilities.sql_database import SQLDatabase

from langchain_experimental.sql.prompt import MYSCALE_PROMPT
from langchain_experimental.sql.vector_sql import VectorSQLDatabaseChain
from langchain_experimental.sql.vector_sql import VectorSQLRetrieveAllOutputParser

# 此解析器将`NeuralArray()`转换为嵌入
output_parser = VectorSQLRetrieveAllOutputParser(
    model=HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name='hkunlp/instructor-xl')
)

# 使用上述提示
PROMPT = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "table_info", "top_k"],
    template=_prompt,
)

# 将元数据绑定到SqlAlchemy引擎
metadata = MetaData(bind=engine)

# 创建SQLDatabaseChain
query_chain = VectorSQLDatabaseChain.from_llm(
    # GPT-3.5生成更好的有效SQL
    llm=OpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY, temperature=0),
    # 使用预定义的提示，根据需要更改
    prompt=PROMPT,
    # 返回前10个相关文档
    top_k=10,
    # 直接使用数据库中的结果
    return_direct=True,
    # 使用我们的数据库进行检索
    db=SQLDatabase(engine, None, metadata),
    # 将`NeuralArray()`转换为嵌入
    sql_cmd_parser=output_parser)

# 启动链！并将所有链调用跟踪到标准输出
query_chain.run("介绍一些在2019年左右发表的使用生成对抗网络的论文。",
                callbacks=[StdOutCallbackHandler()])

使用 RetrievalQAwithSourcesChain 进行提问

您还可以将这个VectorSQLDatabaseChain作为检索器使用。您可以将其插入到一些检索QA链中，就像LangChain中的其他检索器一样。

from langchain_experimental.retrievers.vector_sql_database \
    import VectorSQLDatabaseChainRetriever
from langchain.chains.qa_with_sources.map_reduce_prompt import combine_prompt_template

OPENAI_API_KEY = "sk-***"

# 定义如何序列化来自数据库的结构化数据
document_with_metadata_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["page_content", "id", "title", "authors", "pubdate", "categories"],
    template="内容：\n\t标题：{title}\n\t摘要：{page_content}\n\t" +
             "作者：{authors}\n\t出版日期：{pubdate}\n\t类别：{categories}\n来源：{id}"
)
# 定义您用于询问LLM的提示
COMBINE_PROMPT = PromptTemplate(
    template=combine_prompt_template, input_variables=["summaries", "question"])

# 使用SQLDatabaseChain创建一个检索器
retriever = VectorSQLDatabaseChainRetriever(
            sql_db_chain=query_chain, page_content_key="abstract")

# 最后，使用检索器创建一个问答链
ask_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-16k',
                openai_api_key=OPENAI_API_KEY, temperature=0.6),
    retriever=retriever,
    chain_type='stuff',
    chain_type_kwargs={
        'prompt': COMBINE_PROMPT,
        'document_prompt': document_with_metadata_prompt,
    }, return_source_documents=True)

# 运行链！并从LLM获取结果
ask_chain("介绍一些在2019年左右发表的使用生成对抗网络的论文。",
    callbacks=[StdOutCallbackHandler()])

我们还在huggingface (opens new window)上提供了一个实时演示，代码在GitHub (opens new window)上可用！我们使用了自定义的检索QA链 (opens new window)来最大化我们的搜索和提问管道在LangChain中的性能！

总结

在现实中，大多数LLM都会产生幻觉。减少其出现的最实际的方法是在问题中添加额外的事实（外部知识）。外部知识对于提高LLM系统的性能至关重要，可以实现高效准确地检索答案。每个词都很重要，您不希望浪费金钱来检索通过不准确的查询获得的未使用的信息。

如何做到？

这就是向量SQL的用武之地，它允许您执行精细粒度的向量搜索，以定位和检索所需的信息。

向量SQL功能强大且易于人和机器学习。您可以使用许多数据类型和函数创建复杂的查询。LLM也喜欢向量SQL，因为它的训练数据集包含许多参考资料。

最后，可以根据不同的嵌入模型将向量SQL转换为许多向量数据库。我们相信这是向量数据库的未来。

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