基于向量数据库增强的大型语言模型在安全工程领域的问答系统ChatSOS研究

【编辑推荐】本研究针对大型语言模型(LLMs)在安全工程领域存在专业知识覆盖不足、响应不可靠等问题，开发了基于117份中国爆炸事故报告的向量数据库，结合语料分割和向量嵌入技术，构建了ChatSOS问答系统。结果表明，该系统显著提升了LLMs在可靠性、准确性和全面性方面的表现，为安全工程专业问题处理提供了新范式。

　　

随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展，基于Transformer架构的大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Llama等展现出惊人的智能水平，已渗透到从软件工程到生物化学研究的各个领域。然而在安全工程这一高风险专业领域，LLMs面临着双重挑战：一方面，模型固有的"幻觉"(hallucination)现象会导致事实性错误；另一方面，专业知识的匮乏使其难以应对需要严格准确性和可解释性的工业场景。更棘手的是，该领域数据往往涉及机密信息，且缺乏开放获取的结构化知识体系，这与法律、生物医学等已有成功案例的领域形成鲜明对比。

针对这一瓶颈，中国国家自然科学基金支持的研究团队创新性地将向量数据库技术与LLMs相结合，开发出专用于安全工程的智能问答系统ChatSOS。研究人员收集了2013-2023年间117起中国爆炸事故报告，通过语料分割(text splitting)和向量嵌入(vector embedding)技术构建专业数据库，并采用Milvus和Faiss等向量数据库管理系统实现高效语义检索。相较于传统关系型数据库(RDBMS)，该系统在信息检索质量上展现出显著优势，为LLMs提供了更丰富、更相关的专业知识支持。相关成果发表在《Expert Systems with Applications》上，为安全工程领域的智能化转型提供了关键技术支撑。

关键技术方法包括：1) 从117份中文事故报告构建专业语料库；2) 采用语料分割和预训练编码模型实现向量嵌入；3) 集成Milvus和Faiss向量数据库系统；4) 设计包含相关性(Relevance)、准确性(Accuracy)等五维度的结构化评估框架；5) 通过专家盲审验证系统性能。

ChatSOS框架
系统由数据库、LLM和智能代理(agent)三大模块组成。向量数据库通过计算高维空间中的语义相似度，有效弥补了关系数据库在自然语言处理任务中的局限性。测试表明，该系统能准确识别"硝铵爆炸当量计算"等专业术语的语义关联。

数据库检索评估
设计A/B/C三组任务对比评估显示：在检索技术术语(Group A)和事故描述短语(Group B)时，向量数据库的准确率较关系数据库提升42%；在处理复杂语义查询(Group C)时，其召回率提高达67%。特别是在"粉尘爆炸防护措施"等安全工程典型问题上展现出显著优势。

结论与讨论
该研究证实，向量数据库增强的LLMs能有效缓解模型幻觉问题，在安全工程领域实现89.7%的事实一致性。创新性提出的五维度评估体系(权重：准确性35%、清晰度25%等)经专家验证具有良好信效度。值得注意的是，系统在处理中文专业术语时表现出色，这得益于本土化语料库建设。

这项工作的核心价值在于：首次将检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术系统性地应用于安全工程领域，突破了该领域数据敏感性和专业性的双重壁垒。与法律领域的ChatLaw、生物医学领域的BiomedRAG形成方法论呼应，但针对工业安全场景的特殊需求进行了优化。研究团队特别指出，未来可结合知识图谱(knowledge graph)技术进一步强化系统的因果推理能力，这对事故根因分析(Root Cause Analysis)等典型应用场景具有重要意义。

值得关注的是，声明部分透露研究过程中使用了ChatGPT和ERNIE Bot进行测试结果生成，这本身也体现了LLMs作为研究工具的辅助价值。正如作者强调，这种技术融合策略不仅适用于安全工程，也可为其他高专业性领域(如核安全、化工过程安全)的智能化解决方案提供范式参考。