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專欄人工智能

從人工窗口到智能問答:大語言模型與RAG技術重塑政務服務

陳海亮、于淼:研究顯示RAG框架在處理政務查詢時,可支援更復雜的問題,提供準確度高的答案,而所需的時間、算力和成本亦遠低于增量預訓練和微調方法。

通用大語言模型能否直接應用于政務服務?

近年,類似于ChatGPT的大語言模型(Large Language Model,LLM)在全球迅速普及,展示出巨大的應用潛力。通過海量數據的訓練,這些模型能夠生成連貫且語義合理的文本,并具有卓越的問答能力。在政務服務領域,公眾一般通過政府官網、移動應用查詢政策法規、辦事流程等信息,或者前往政務服務大廳求助。傳統的政務服務主要依賴人工窗口服務和電話咨詢,服務效率和響應速度往往受到限制,尤其是在遇到復雜問題或需要長時間排隊等待時,公眾滿意度往往較低。隨著技術的發展,特別是大語言模型的出現,政務服務逐漸邁進智能化、自動化。結合大語言模型的對話式咨詢服務更為高效,能顯著提升公眾體驗。

盡管大語言模型在處理常規問題時表現優異,但在涉及政策法規等專業領域時,仍面臨諸多挑戰。LLM的訓練數據主要來源于互聯網的公開內容,缺乏深入專業知識,可能導致生成不準確或不符合實際情況的回答。在某些特定場景下,模型可能會出現“幻覺”現象,即自信地提供錯誤信息。這種問題對普通用戶來說通常難以識別,因為他們未必具備相關領域的專業知識。此外,政務政策經常更新變化,如果大語言模型未能及時獲取最新的政策信息,其回答可能會與當前政策相沖突。由此可見,為提高政務AI系統的可靠性,除了確?;卮鸬臏蚀_性外,還需加強其可解釋性,以幫助用戶理解每個回答的依據,此舉亦有助提升系統的透明度和信任度。

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明德商論

本雙周專欄是由港大經管學院的專家教授撰寫,將為讀者提供對商業、金融、經濟和科技領域最新趨勢和創新的獨特見解。港大經管學院致力于培養一流的商業領袖和推動學術和相關研究,在亞洲導向經濟發展的世界大潮流之下,為香港、中國乃至世界各國的發展提供不可或缺的動力。

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