字典增强型大语言模型
核心思想： 从双语字典中强制使用已知的、经过验证的特定术语翻译，让大语言模型处理句子结构和未知词汇。字典提供正确性的锚点；大语言模型提供流畅性。
:::info 这是一份食谱指南，不是完整实现 本指南概述了该方法。具体的字典匹配和注入策略将取决于你的语言对和可用的词汇资源。 :::
何时使用
- 存在双语字典 用于你的语言对（即使很小）
- 大语言模型 持续幻觉关键术语 — 编造不存在的词汇
- 你需要 术语一致性 跨越翻译（同一词汇始终以相同方式翻译）
- 你在翻译 特定领域内容 其中标准大语言模型翻译有误（法律、医学、教育）
工作原理
- 加载双语字典 — 键→值对，将源语言术语映射到经过验证的目标语言翻译
- 将源文本与字典匹配 — 识别输入中具有已知翻译的术语
- 将匹配项注入提示 — 告诉大语言模型"这些术语必须按如下方式翻译"
- 大语言模型生成翻译 — 以字典约束作为硬性要求
- 后处理 — 验证字典术语出现在输出中；如果没有则重试
字典格式
dictionaries/crk-terms.json
{
"school": "kiskinwahamâtowikamik",
"teacher": "okiskinwahamâkêw",
"student": "kiskinwahamâkan",
"book": "masinahikan",
"home": "kīwēwin",
"water": "nipiy"
}
提示结构
Translate the following English to Plains Cree (SRO).
REQUIRED TERMINOLOGY — use these exact translations:
- "school" → "kiskinwahamâtowikamik"
- "teacher" → "okiskinwahamâkêw"
Source: "The teacher went to the school"
关键设计决策
匹配策略： 精确匹配最简单。词元化匹配（"teachers"匹配"teacher"）覆盖更多，但需要源语言词元化工具。模糊匹配有误报风险。
屈折处理： 在多综合语言中，字典形式可能需要屈折以适应句子。你可以提供词根并让大语言模型进行屈折，或提供多个屈折形式。FST 可以验证结果。
冲突解决： 如果大语言模型忽略字典术语怎么办？选项：(a) 用更强的指令重试，(b) 通过字符串替换进行后处理，(c) 接受并标记供审查。
优缺点
| ✅ 消除已知术语的幻觉 | ❌ 字典覆盖范围总是不完整 |
| ✅ 保证关键词汇的一致性 | ❌ 屈折/共轭可能与句子上下文不匹配 |
| ✅ 易于审计和更新 | ❌ 过度约束可能产生不自然的输出 |
| ✅ 字典是可重用资产 | ❌ 首先需要存在字典 |
字典查找位置
- itwêwina — 平原克里语–英语（FST 驱动，开源）
- Wolvengrey Dictionary — 全面的平原克里语参考
- Apertium — 数十个语言对的双语字典
- Giellatekno — 萨米语、乌拉尔语和其他少数民族语言的字典
- 社区创建的词汇表、教育材料、术语列表
配合使用效果好的方法
- 指导式大语言模型提示 — 字典条目是一种指导数据形式
- FST 门控管道 — FST 验证字典术语是否正确屈折
- 基于规则 + 大语言模型混合 — 确定性字典查找作为一个规则层