NLP 与 LLM：了解两者之间的差异

就像熟练的翻译人员为讲不同语言的人架起沟通桥梁一样，NLP 可以帮助机器理解人类语言背后的含义和意图。NLP 能够通过逐层剖析用户的输入信息来做到这一点。它可以查看语法、识别关键词、分解句子结构，甚至识别语言中更细微的部分，如情感和讽刺。

通过上述这些处理，它就能够生成一些令人难以置信的输出结果：

• 从海量文本数据集中提取关键信息，如提炼新闻文章或分析客户评论。

• 以自然的方式与人类聊天和交互，从而支持虚拟助手或聊天机器人等工具。

• 准确翻译语言，保留文化和风格差异的细微差别。

• 分析文本中表达的情感和观点，帮助企业了解客户情感或社交媒体趋势。

如需深入了解 NLP，请参阅什么是自然语言处理 (NLP)？

LLM 是一种截然不同的技术。LLM 不是对所问的内容进行解释，而是直接从海量文本数据中学习，以构建起自己对语言本身的内在理解。LLM 可以使用书籍、文章、网站等数据，并在这个过程中识别各种模式和关系。通过这种训练，LLM 不仅能理解您说的话，还能预测您接下来可能会说什么。然后，LLM 可以生成回应，甚至模仿用户并生成遵循相同模式的内容。

这些能力的结合使得 LLM 在多个方面都表现出色：

• 生成可与人类所创作文本质量相媲美的文本：从诗歌到代码，从剧本到新闻文章，LLM 可根据不同场景调整写作风格，以令人着迷的方式模仿人类的创造力。

• 理解复杂的语境：通过进行大量的数据训练，它们能够把握语言的细微差别、幽默元素，甚至双关语。这让它们的回应更加自然、更吸引人。

• 像人一样交谈：LLM 可根据您的问题和以往的互动情况调整对话内容，而不是依赖于预先编程的回应，从而营造一种动态的个性化体验。

想进一步了解 GPT 和 BERT 等特定 LLM 的相关信息？请参阅什么是大型语言模型 (LLM)？

尽管这两种技术对 AI 和语言处理领域都至关重要，但 NLP 和 LLM 是截然不同的两种工具。NLP 是一种基于其规则和统计信息实现的人工智能，非常擅长于处理如信息提取和翻译等这样的结构化任务。LLM 是一种通过深度学习和海量数据训练来实现的机器学习模型。它们都像是富有创造力的大师，能够以令人印象深刻的流畅度生成文本、回答问题并适应各种场景。

两者各有所长，但也各有不足。例如，NLP 专注于准确性，但它在独立运行时所能完成的任务却相当有限。而 LLM 尽管在适应性方面要技高一筹，但它们模仿人类表达的能力是基于大量数据训练来实现的，因此存在从数据中继承偏见的风险。

再深入一步，下面让我们快速探讨一下 NLP 和 LLM 开发之间的差异。尽管它们都是构建起人类与机器之间沟通桥梁的关键部分，但从技术上讲，它们是以完全不同的方式来解决不同问题的。

NLP 基于显式规则和语言知识构建而成。就像架构师一丝不苟地遵循蓝图一样，NLP 系统需要依赖于针对语法、句法和语义预定义的规则。因此，NLP 在处理结构清晰的任务中表现出色，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棱两可的内容和背景信息时可能会遇到困难，这也限制了它们的灵活性。

另一方面，LLM 不依赖于严格的蓝图，而是采用数据驱动的方法来实现。尽管 LLM 无法真正发挥创造力，但在特定数据集的模式和联系的引导下，它们能够营造出一种非常具有创造力的良好印象。这就是为什么它们可生成与人类所创作文本质量相媲美的文本，创造性地翻译语言，甚至进行开放式聊天。

构建 NLP 系统时，通常需要手动设置规则和语言资源，这是一个非常耗时且高度专业化的过程。相比之下，LLM 依赖于利用海量数据集的自动化训练，需要强大的计算能力和深度学习技术方面的专业知识。

正如我们已经简要讨论过的，在 NLP 和 LLM 之间进行抉择的情况很少见。通常情况下，它们可以在一个更大的完整解决方案中发挥各自所长，相辅相成。但这并不意味着，二者不能以不同的方式胜任某些任务和用例：

NLP：

• 信息提取：通过筛选数据，NLP 可以分离出关键事实和数字，为市场研究、金融分析和科学发现提供支持。

• 情感分析：通过从评论或社交媒体中收集并评测客户的意见，NLP 可帮助企业了解品牌知名度，提高客户满意度。

• 机器翻译：NLP 可以打破语言障碍，实现对文档、网站和实时对话的准确翻译。

LLM：

• 内容创作：从产品描述到博客文章，LLM 能生成各类引人入胜的内容，从而将人类撰稿人解放出来，让他们有更多精力处理更具战略性的任务。

• 聊天机器人和虚拟助手：LLM 支持对话式 AI，能够实现与客户服务机器人或虚拟助手的自然互动。

• 问题回答：LLM 具有海量的知识储备，能够为复杂的问题提供富有见地的答案，从而为教育和研究领域提供全新的思路和方向。

尽管 NLP 和 LLM 都有了长足发展，但仍有许多障碍需要克服。NLP 在处理模棱两可的内容和背景信息时可能会遇到困难，从而导致误解。而 LLM 在理解细微差别方面面临挑战，有可能会产生不准确甚至有偏见的输出结果。此外，LLM 模仿人类互动的能力也存在着巨大的道德方面的考虑。因此，负责任的开发对于避免有害内容和尽量消除训练数据中的偏见至关重要。

要解决这些局限性，就需要持续进行研究、多样化数据集和谨慎实施，以确保这两种技术在保持负责任和合乎道德的同时充分发挥潜力。

尽管 LLM 推动了文本生成和理解方面的发展，但自身仍有很多局限性。准确性、背景信息敏感性和道德方面的考虑仍然是关键问题，而这些问题并不总是那么容易回答。这也正是我们创建 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) 的原因所在。ESRE 是一个功能强大的工具，可帮助开发人员应对这些挑战，从而更轻松地打造增强型的搜索体验。

ESRE 在消除 LLM 局限性的同时，也解锁了它们的潜力。下文是具体的实现方式：

• 增强型检索：ESRE 可为您带来 BM25 文本匹配的精度和矢量搜索所提供的语义匹配。这种强大的组合能够带来更相关、更准确的搜索结果，即使是面对复杂的查询（例如，在电子商务搜索中查询产品代码和描述，或在房地产搜索中查找建筑面积和邻域描述），也能轻松应对。

• 语境理解：通过与外部知识库和 NLP 管道集成，ESRE 使 LLM 能够掌握搜索查询的背景信息，从而获得更精确、更相关的输出结果。

• 减少偏见：ESRE 采用了数据选择和模型监测等公平技术，以减少 LLM 输出中的偏见，从而促进负责任的 AI 开发。

• 检索增强生成 (RAG)：Elasticsearch 在 RAG 工作流中扮演着信息桥梁的角色，通过传输关键背景信息（如专有数据）来连接并服务于 LLM。这样，通过提供对查询的更集中的理解，可以提供更相关的答案，并减少幻觉。

ESRE 远不止消除了 LLM 中的局限性。我们还提供了丰富的 NLP 功能，例如预训练的 NLP 模型。这些模型开箱即用，可以帮助进行实体识别、情感分析和主题建模，再加上 LLM 的支持，意味着您可以创建兼具这两种技术优势的混合搜索解决方案。

在本篇文章中，我们深入探讨了 NLP 和 LLM 的令人着迷的技术。它们各有所长，在更大的 AI 领域中扮演着各自的角色。NLP 是规则遵循者，擅长处理信息提取和翻译等结构化任务。而 LLM 是创意者，擅长生成内容和进行对话。

不过，尽管本篇文章的名称是对比二者的差异，但实际上并不是要从中择其一。真正的奥妙在于将两者结合起来：打造一个 AI 工具，将 NLP 的缜密规则与 LLM 的深度学习相结合。通过这样的结合，不仅能让机器理解我们的语言，而且还能以细致入微和有意义的方式进行语言互动。

而这正是 Elastic 的优势所在。有了 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)，您就拥有了在 NLP 和 LLM 之间搭起沟通桥梁的工具，从而让您能够提高搜索准确性，减少偏见，加深搜索对语境的理解等。

这不是一个“非此即彼”的抉择。而是要利用 Elastic 提供的灵活性和工具，将 NLP 和 LLM 的强大功能结合在一起，突破局限性，打造能够真正理解人类语言美妙细微差别并以贴近人类语言进行回应的搜索体验。

无论您何时准备就绪，我们都可以通过下面四种方式帮助您从业务数据中获取见解：

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