随着人工智能技术的不断发展，它在无数行业中解决问题的能力日益增强。其中，让机器理解人类语言的关键在于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）。这两种技术提供了专门的解决方案，将人类沟通的能力与软件及机器的理解力连接起来。
简而言之，NLP和LLMs使我们能够与软件进行类似人类的对话。
NLP就像一位翻译，它根据既定的规则和结构分析和处理人类语言。这让机器能够理解语法、句法和上下文的细微差别，从而进行情感分析、信息提取和机器翻译。
而LLMs则是智能的大脑。它们通过大量的文本数据学习，能够预测和生成类似人类的语言，具有极高的流畅性和适应性。这些先进的模型可以进行对话、撰写不同类型的内容，甚至能够以富有信息和创造性的方式回答问题。
尽管NLP和LLMs在语言处理方面都非常出色，但它们实际上是非常不同的技术，工作方式也各不相同。本文深入探讨了这些AI工具的迷人世界，比较了它们的目标、技术和应用。我们将内容分为以下几个部分：
- NLP是什么？
- LLMs解释
- NLP和LLMs之间的主要区别
- 技术基础和发展
- Elastic在NLP和LLMs方面的解决方案
阅读完本文后，您将了解它们是如何解决关键挑战的，它们面临的局限性，以及它们如何塑造未来与机器的语言互动。
NLP是什么？
正如熟练的翻译能够弥合不同语言人群之间的沟通鸿沟一样，NLP 帮助机器理解人类语言背后的意义和意图。它通过逐层剖析用户的输入来实现这一点。它审视语法，识别关键词，分析句子结构，甚至识别出更微妙的语言部分，如情感和讽刺。
通过这些方式，NLP能够产生一些令人难以置信的输出：
- 提取关键信息：从庞大的文本数据集中提取信息，如总结新闻文章或分析客户评论。
- 与人类自然交流：以自然的方式与人类聊天，使得像虚拟助手或聊天机器人这样的工具成为可能。
- 准确翻译语言：保留文化和风格差异的细微之处。
- 分析文本中表达的情感和观点：帮助企业理解客户情绪或社交媒体趋势。
想要深入了解NLP，请查看 什么是自然语言处理（NLP）？
LLMs解释
LLMs 是一种完全不同的技术。它们不是解释问题，而是直接从大量文本数据中学习，建立对语言本身的内在理解。LLMs可以消化书籍、文章、网站等数据，在此过程中识别模式和关系。这种训练使LLMs不仅能理解您所说的话，还能预测您接下来可能会说什么。然后，LLMs可以生成回应，甚至模仿用户生成遵循相同模式的内容。
这些能力的结合使LLMs擅长于：
- 生成高质量的人类文本：从诗歌到代码，从脚本到新闻文章，LLMs可以根据不同情境调整写作风格，以迷人的方式模仿人类的创造力。
- 理解复杂语境：它们庞大的训练数据使它们能够把握细微之处、幽默甚至双关语。这使得它们的回应感觉更自然、更有吸引力。
- 像人一样对话：与预设的回应不同，LLMs可以根据您的问题和过去的互动定制对话，创造动态且个性化的体验。
想要了解更多关于特定LLMs，如GPT和BERT的信息，请查看 什么是大型语言模型（LLM）？
NLP和LLMs之间的主要区别
尽管这两种技术在AI和语言处理领域都至关重要，但NLP和LLMs是非常不同的工具。NLP是一种人工智能形式，它通过规则和统计数据来执行结构化任务，如信息提取和翻译。而LLMs是一种由深度学习和大量数据驱动的机器学习模型。它们是创造型的大师，能够生成文本、回答问题，并以令人印象深刻的流畅性适应各种场景。
正如它们各自有自己的优势一样，它们也有自己的局限性。例如，NLP注重准确性，但在孤立使用时能做的事情有限。而LLMs虽然更加适应性强，但它们模仿人类表达的能力也带来了从训练数据中继承偏见的风险。
技术基础和发展
深入探讨，让我们快速了解一下NLP和LLM开发之间的区别。尽管它们都是连接人类与机器沟通鸿沟的关键部分，但从技术上讲，它们是以非常不同的方式构建的，用以解决不同的问题。
NLP基于明确的规则和语言学知识构建。就像建筑师严格按照蓝图操作一样，NLP系统依赖于预先定义的语法、句法和语义规则。这使它们在具有清晰结构的任务上表现出色，例如识别词性或从文本中提取特定信息。但这些规则在处理模糊性和上下文时可能会遇到困难，限制了它们的灵活性。
另一方面，LLMs不依赖于严格的蓝图，而是采用数据驱动的方法。它们不能真正地创造，但在特定数据集的模式和连接的引导下，它们可以估计出非常好的“创造印象”。这就是为什么它们能够生成高质量的文本，创造性地翻译语言，甚至进行开放式聊天。
构建NLP系统通常涉及手动设置规则和语言资源，这是一个耗时且高度专业化的过程。相比之下，LLMs依赖于对大量数据集的自动训练，需要大量的计算能力和深度学习技术的专业知识。
应用范围和用例
正如我们简要讨论的，很少有在NLP和LLMs之间做出选择的情况。通常，它们手牵手作为更大、更完整解决方案的一部分。但这并不意味着它们在某些任务和用例上不擅长以不同的方式发挥作用：
NLP:
- 信息提取：筛选数据，NLP可以隔离关键事实和数字，推动市场研究、财务分析和科学发现。
- 情感分析：衡量评论或社交媒体中的客户意见，NLP帮助企业理解品牌感知并提高客户满意度。
- 机器翻译：打破语言障碍，NLP实现文档、网站和实时对话的准确翻译。
LLMs:
- 内容创作：从产品描述到博客文章，LLMs生成引人入胜的内容，释放人类作者从事更战略性任务的空间。
- 聊天机器人和虚拟助手：LLMs为对话AI提供动力，实现与客户服务机器人或虚拟助手的自然互动。
- 问题回答：凭借广泛的知识，LLMs为复杂问题提供富有洞察力的答案，彻底改变了教育和研究领域。
局限性和挑战
尽管它们取得了进步，但NLP和LLMs仍有待克服的障碍。NLP可能在上下文和模糊性方面遇到困难，导致误解。而LLMs在理解细微差别方面面临挑战，可能会生成不准确或甚至有偏见的输出。LLMs模仿人类互动的能力也带来了巨大的伦理考量。这使得负责任的开发变得至关重要，以避免有害内容并尽可能从训练数据中消除偏见。
解决这些局限性需要持续的研究、多样化的数据集和谨慎的实施，以确保这两种技术在保持负责任和道德的同时发挥其全部潜力。
Elastic在NLP和LLMs方面的解决方案
虽然LLMs在文本生成和理解方面不断突破界限，但它们也有局限性。准确性、上下文敏感性和伦理考量仍然是不容易回答的关键问题。这正是我们创建Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)的原因。ESRE是一个强大的工具，赋予开发者能力并应对这些挑战，使创建增强搜索体验变得更加容易。
ESRE释放了LLMs的潜力，同时解决了它们的局限性。以下是具体做法：
- 增强检索：ESRE结合了BM25文本匹配的精确性和向量搜索提供的语义匹配。这种强大的组合带来了更相关和准确的搜索结果，即使是复杂的查询（例如，电子商务搜索中的产品代码和描述，或房产搜索中的面积和社区描述）。
- 上下文理解：通过与外部知识库和NLP管道集成，ESRE赋予LLMs把握搜索查询上下文的能力，从而产生更精确和相关的输出。
- 减少偏见：ESRE采用数据选择和模型监控等公平技术，减少LLMs输出中的偏见，促进负责任的AI开发。
- 检索增强生成（RAG）：Elasticsearch在RAG工作流程中充当信息桥梁，将关键上下文（如专有数据）传递给LLMs。这提供了更相关的回答，并减少了幻觉，因为它提供了对查询的更专注的理解。
ESRE不仅仅是解决LLMs局限性的工具。我们还提供了丰富的NLP能力，如预训练的NLP模型。这些模型可以直接使用，并可以帮助进行实体识别、情感分析和主题建模，与LLMs的支持相结合意味着您可以创建结合了两种技术优势的混合搜索解决方案。
并非二选一
在本文中，我们探讨了NLP和LLMs的迷人技术。它们各自拥有独特的优势，并在更大的AI图景中发挥着自己的作用。NLP是遵循规则的专家，擅长于结构化任务，如信息提取和翻译。而LLMs则是擅长内容创作和对话的创意人士。
但尽管本文的标题如此，实际上并不是要您在两者之间做出选择。真正的魔力在于将它们结合起来：创建一种AI工具，它使用NLP的细致规则与LLMs的深度学习相结合。这种结合开启了机器不仅能理解我们的语言，而且还能以细致而有意义的方式与之互动的现实。
这正是Elastic发挥作用的地方。借助Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)，您拥有弥合NLP和LLMs之间差距的工具，使您能够提高搜索准确性、减少偏见、加深搜索的上下文理解等等。
这不是一个“非此即彼”的决策。这是关于使用Elastic的灵活性和工具将NLP和LLMs的力量结合起来，超越局限性，创造真正理解和响应人类语言微妙之处的搜索体验。
