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企业面临数据爆炸式增长，传统报告生成耗时费力。研究人员开展 SRAG（Summary Report Auto-Generation）框架研究，通过分层语料库检索和大语言模型（LLM）互动生成报告。结果显示 SRAG 性能优异，为企业决策提供助力。
在当今数字化时代，企业如同置身于数据的海洋之中。随着数据量呈指数级增长，如何从海量数据里高效地提取、整理出有用信息，并以清晰、可执行的报告形式呈现，成为企业决策的关键难题。就拿电信公司来说，每天热线都会收到大量客户投诉，这些投诉五花八门，涉及费用争议、通信服务问题等各个方面。以往，分析这些投诉并生成报告，全靠人工手动操作，数据收集、整理、分析，每一步都耗时耗力，而且报告质量还严重依赖个人专业水平。
与此同时，大语言模型（LLM）的出现，给报告生成带来了新希望。LLM 经过大量文本训练，在理解、总结和生成类人文本方面表现出色。不过，现有的基于 LLM 的自动报告生成研究，大多集中在医疗、金融等特定领域。在医疗领域，LLM 可以根据 CT 扫描或心电图生成放射学报告，精准解读医学图像；在金融领域，它能分析财报电话会议，为金融预测提供支持。但企业日常需要的是跨领域通用的总结报告，这些特定领域的研究成果并不适用。
为了解决这一困境，研究人员开启了新的探索之旅。他们针对现有研究的不足，展开了关于总结报告自动生成的研究。本次研究由未知研究机构的研究人员开展，他们提出了 SRAG（Summary Report Auto-Generation）这一全新框架，旨在利用 LLM，通过分层语料库检索，将简单查询转化为高质量总结报告。相关研究成果发表在《Displays》上。
该研究主要运用了以下关键技术方法：首先，采用聚类和总结技术对原始数据进行预处理，将其转化为分层语料库，增强检索上下文；其次，利用 LLM，通过精心设计的五个阶段，逐步优化 LLM 指令与检索机制之间的互动。在实验中，使用了两个数据集，CCTD（Call Center Textual Dataset，包含电信公司客户投诉记录的私有数据集）和 ARD（Amazon Review Dataset，包含亚马逊产品评论和元数据的公共数据集），并通过基于 LLM 的评分方式，从八个预定义的指标维度评估报告质量。
研究结果
- 数据预处理：将原始数据转化为分层语料库，利用聚类和总结技术，同时采用混合机制丰富检索上下文，为后续报告生成提供更全面、准确的信息基础。
- 基本大纲起草：这一阶段开始构建报告的基本框架，LLM 根据预处理后的语料库信息，初步确定报告的主要板块和大致内容走向，为详细大纲的细化提供基础架构。
- 详细大纲细化：在基本大纲的基础上，进一步深入完善大纲内容，使报告结构更加严谨、逻辑更加清晰，明确各部分的重点和详细要点，为内容撰写做好充分准备。
- 内容撰写：依据细化后的大纲，LLM 结合语料库中的信息进行内容创作，生成具体的报告文本。这个过程中，通过不断优化 LLM 指令与检索机制的互动，提高内容的准确性和完整性。
- 章节细化与整合：对生成的各章节内容进行细致调整和优化，确保各章节之间过渡自然、逻辑连贯，最终整合形成一份完整、高质量的总结报告。
研究人员通过一系列实验，对 SRAG 框架进行了全面评估。在检索比较实验中，发现其混合检索方法能在高层概述和底层细节之间取得平衡，提升了从分层语料库中检索信息的全面性和相关性；模型比较实验表明，模型选择会影响报告各部分的令牌分布，使用相同模型但不同参数大小，令牌分布更均匀，较大模型生成的报告质量更高，但所需计算资源和处理时间也更多；方法比较实验结果显示，SRAG 在几乎所有评估指标上都优于基线方法；通过消融研究证实，SRAG 框架的每个阶段都对生成报告的整体质量有显著贡献。
研究结论表明，SRAG 框架成功模拟了人工撰写报告的逻辑结构，通过五个精心设计的阶段，显著提升了生成报告的全面性和质量。在自定义指标下，SRAG 能高效生成高质量总结报告，为企业决策提供有价值的见解，拓宽了企业决策的视野。这一研究成果意义重大，它为企业应对数据挑战提供了创新解决方案，帮助企业更高效地利用数据资源，在激烈的市场竞争中抢占先机，推动企业决策朝着更加科学、精准的方向发展。
