在知识库问答中，如何提高模型的数学计算正确率？

[chillizex]

问题描述 / Problem Description 在知识库问答中，如何提高模型的数学计算正确率？

在涉及到知识库问答且带有简单四则运算的场景中，模型难以得出正确的计算结果。

环境信息 / Environment Information

• langchain-ChatGLM 版本/commit 号：0.2.10
• 是否使用 Docker 部署（是/否）：否
• 使用的模型（ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等）：QWEN1.5-72B-INT4-GPTQ
• 使用的 Embedding 模型（moka-ai/m3e-base 等）：bce-embedding-base + bce-reranker-base
• 使用的向量库类型 (faiss / milvus / pg_vector 等)： faiss
• 操作系统及版本 / Operating system and version: ubuntu 22.04
• Python 版本 / Python version: 3.10.9

[dosubot[bot]]

🤖

嘿，@chillizex！很高兴再次见到你。遇到新问题了吗？来聊聊吧！

根据您提供的信息，我了解到您正在使用 Langchain-Chatchat 进行知识库问答，并且在涉及简单四则运算的场景中，模型难以得出正确的计算结果。

Langchain-Chatchat 目前处理数学计算的方式是将数学问题翻译成可以使用 Python 的 numexpr 库执行的表达式。这是通过使用 langchain.chains 模块中的 LLMMathChain 类来完成的。然后使用 numexpr.evaluate 函数的输出来回答问题。

如果您想提高模型的数学计算正确率，我有以下几点建议：

1. 优化数学表达式的解析：目前，Langchain-Chatchat 是通过将数学问题翻译成可以使用 Python 的 numexpr 库执行的表达式来处理数学计算的。如果这个翻译过程存在问题，可能会导致计算结果的错误。您可以尝试优化这个翻译过程，例如，通过改进数学问题的解析算法，或者使用更强大的数学表达式解析库。

2. 增加模型的训练数据：如果模型在处理数学问题时表现不佳，可能是因为模型的训练数据中包含的数学问题不足。您可以尝试增加模型的训练数据，特别是包含数学问题的数据。

3. 使用专门的数学计算模型：如果上述方法都无法解决问题，您可能需要考虑使用专门的数学计算模型。这些模型通常在处理数学问题上表现更好，因为它们是专门为此目的而设计和训练的。

以上是我根据您的问题和我对 Langchain-Chatchat 的理解给出的建议。如果您需要更详细的帮助，或者有其他问题，欢迎随时向我提问。

Sources

• server/agent/tools/calculate.py

About Dosu

This response is meant to be useful and save you time. It is not meant to be a precise solution, but rather a starting point for your own research.

Help me be more useful! Please leave a 👍 if this is helpful and 👎 if it is irrelevant.

If you want to continue the conversation, start your reply with @dosu-bot.

[zRzRzRzRzRzRzR]

换更大的模型，模型能力与知识库无关