hoBIT：用于大学学术咨询的配置文件感知检索增强聊天机器人

在大学学术咨询中，根据学生所在院系、招生群体和学位课程的不同，相同的问题可能需要不同的答案，从而导致 检索器 无法提供看似合理但不适用的证据。我们提出了 proFILL，一种将我们学院当前基于规则的建议聊天机器人 hoBIT 转换为配置文件感知检索增强生成 (RAG) 系统的方法。 proFILL 不需要预先提供完整的用户配置文件，而是在查询意图和最初检索到的证据的指导下，逐步仅获取每个查询所需的配置文件属性，并使用它们来限制配置文件感知索引上的检索。大量实验和人类偏好研究表明，proFILL 的性能优于各种 RAG 基线，受到目标用户的青睐，并且在开放权重模型中仍然有效，可实现经济高效的本地部署。