在医学、法律、电商等垂类领域，大模型在训练时候可能没见过太多这些知识，模型就容易“胡说八道”。虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。
外挂数据库是解决模型“胡说八道”的有效手段。现在主流的外挂的数据库是向量数据库，因为实现起来比较简单，更复杂的也可以是图数据库、关系型数据库等。外挂数据库最简单的使用方式是，根据用户的问题，从数据库中召回若干条相关的文档片段，将文档片段和用户问题一块输入到大模型，让大模型根据文档片段回答用户的问题。其实，大模型对输入中不同位置的文本信息利用能力是不同的，对召回的若干条文档片段进行合理的位置安排，能有效提高模型的回答效果。
实验场景
（1）wiki问答场景：大模型输入中包含一个问题和k个与问题相关的wiki文档片段，但是只有其中1个文档片段包含正确答案（数据集大部分都是who/where类型的，有精确答案，比较好评估）。做多次试验，每次分别将包含正确答案的文档片段放在不同的输入位置，并看模型模型回答问题的正确率。
（2）大模型输入为一个字典，包含若干对key和value，key和value都是无意义的id编号。问大模型某个key，看其能否提取到对应的value。和文档问答相比，该任务更简单的任务，也和实际使用场景偏离，本文不关心这部分数据的实验结果，感兴趣的可以看下原文，结论也差不多。下文的内容都是wiki问答场景的。
核心观点
大模型对上下文中中间部分的知识点提取较差。下图展示了，在大模型输入中放入20个文档片段，分别把包含正确答案的文档片段放到输入的不同位置上（1～20），chatgpt能回答正确的概率。可以看到，如果包含正确答案的文本片段在中间位置，回答效果还不如不给他提供任何的文本片段（红色虚线，chatgpt不借任何外部知识，在wiki问答场景下回答正确率也有56.1%）。也就是说，在模型知道一些对应知识的场景下，如果输入过长，并且正确答案在输入的中间部分，甚至会给模型效果带来负面影响。并不是说外挂了知识库一定能促进模型回答效果。
实验现象
上文提到，wiki问答场景下，在输入里不给chatgpt提供任何额外知识，回答正确率都有56.1%，相当于可接受的使用外挂知识库的准确率下限（如果低于这个值，那就还不如不外挂知识库了）。作者也尝试了输入里只放1个包含正确的答案的文档片段，回答正确率为88%，相当于使用外挂知识库准确率的上限。
下图分别展示了不同模型在输入中分别放10/20/30个文档片段的实验结果（依然只有1个文档片段包含正确答案）。横坐标表示把包含正确答案的文档片段放到不同位置，纵坐标为准确率。从整体上来看，可以发现包含文档片段越多（上下文越长），模型性能越差。当文档片段数大于20时，如果把正确的文档片段放到中间位置，准确率还不如不加入任何文档片段（低于56.1%）。普通chatgpt和声称支持更长上下文的chatgpt-16k效果差不多。
下边两张图展示了输入中包含20个文档片段的情况下，分别把query放到context尾部和context头部的实验效果。将query放到context头部效果更好。这非常符合直觉，实验的用的都是decoder架构的模型，只能看到上文的信息，带着问题去找答案更简单。
在实际应用场景下（该部分实验加入向量召回阶段，之前的实验没有召回阶段，都是把包含正确答案的文档片段直接塞到不同位置），向量召回可能是不准确的，召回的文档片段数量越多，漏掉正确答案的概率越小。但是如果召回的文档片段过多的话，导致输入到LLM的context过长，并不一定能有很好的效果。文中实验显示，随着召回的文档片段越来越多，召回率越高，召回阶段漏掉的正确文档越少（黄色曲线），但是模型回答的正确率并没有很大的提升，在召回20个文档片段的情况下基本就达到性能上线了。作者实验挑选的模型都是能支持比较长的文本的，大部分人使用的chatglm和llama估计能提取10个文档片段信息就不错了。。。当然，LLM能提取多少个文档片段的内容也和每个文档片段的长度有关。文档片段长度最好别超过100，不然会影响embedding模型向量化效果，进而使得召回精度降低。
总结
当我们召回若干个文档片段当作大模型的输入，应该怎么对这些文档片段进行排列，提高大模型回答效果呢？
如图所示，遵循两个原则：1. query放到头部。2.根据相似度（cos相似度，点积等）召回的文档，相似度越大的文档放到context的两端。（图中doc的序号指按召回相似度从大到小排序后的序号）
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/5QQ6VKiiQBRNyfRSS46k2A