Einblick - Natural Language Processing - # Retrieval-Augmented Generation

邁向 RAG 的最佳搜尋與檢索：探討檢索準確度、雜訊和黃金文件召回率的影響

Q: 除了黃金文件召回率和 ANN 搜尋準確度之外，還有哪些其他因素會影響 RAG 模型的效能？

除了黃金文件召回率和 ANN 搜尋準確度，還有許多因素會影響 RAG 模型的效能。以下列舉幾項重要因素： 文件嵌入模型的品質: 高品質的嵌入模型能更準確地捕捉文件語義，進而提升檢索器找到黃金文件的機率。 查詢理解能力: RAG 模型需要理解查詢的意圖和關鍵詞，才能有效地從語料庫中檢索相關文件。 閱讀器模型的推理能力: 閱讀器模型需要具備良好的推理能力，才能從檢索到的文件中提取關鍵信息並生成準確、流暢的答案。 上下文窗口大小: 上下文窗口大小限制了閱讀器模型一次性能處理多少信息。如果窗口太小，閱讀器模型可能無法獲得足夠的信息來生成完整的答案。 提示工程: 精心設計的提示可以引導閱讀器模型更有效地利用檢索到的信息。 資料集特性: 資料集本身的特性，例如問題的難度、答案的長度、文件間的語義關聯性等，都會影響 RAG 模型的效能。 雜訊和偏差: 語料庫中的雜訊和偏差會影響檢索器的準確性，進而影響 RAG 模型的整體效能。

Q: 如果使用端到端訓練的 RAG 模型，而不是分別訓練檢索器和閱讀器，那麼這些發現是否仍然有效？

如果使用端到端訓練的 RAG 模型，這些發現的有效性可能會有所改變。 黃金文件的重要性: 端到端訓練的 RAG 模型可能會學習到更有效地利用非黃金文件中的信息，因此黃金文件的重要性可能會降低。 檢索指標的相關性: 由於端到端訓練的模型會聯合優化檢索器和閱讀器，因此傳統的檢索指標，例如召回率，可能無法準確反映模型的整體效能。 然而，一些基本原則仍然適用： 高品質的檢索結果仍然重要: 即使端到端訓練的模型可以更好地處理雜訊，但高品質的檢索結果仍然有助於提高模型的效率和準確性。 理解和減輕偏差仍然重要: 語料庫中的偏差仍然會影響端到端訓練的 RAG 模型，因此理解和減輕偏差仍然至關重要。 總之，端到端訓練的 RAG 模型是一個很有前景的研究方向，但需要進一步的研究來充分理解其行為和影響因素。

Q: 如何設計一個能夠在保持高準確度的同時有效過濾掉雜訊文件的檢索系統？

設計一個能有效過濾雜訊文件的檢索系統，同時保持高準確度，可以參考以下策略： 改進嵌入模型: 使用更強大的預訓練模型，例如 ColBERT，來更好地捕捉文件和查詢之間的語義相似性。 針對特定領域或任務微調嵌入模型，以提高其在相關文件上的表現。 探索多向量表示方法，例如 ColBERT，以更細粒度地比較文件和查詢。 增強查詢理解: 使用查詢擴展技術，例如同義詞替換或相關詞彙添加，以提高檢索的召回率。 利用語義搜尋技術，例如 BERT-based 的語義匹配模型，以更好地理解查詢意圖。 多階段檢索: 使用級聯式檢索系統，先使用快速但粗粒度的檢索方法過濾掉大部分不相關文件，再使用更精準但耗時的模型對候選文件進行排序。 結合不同的檢索方法，例如關鍵詞匹配和語義搜尋，以提高檢索的魯棒性。 利用用戶反饋: 使用點擊模型或其他用戶反饋機制來學習哪些文件與特定查詢相關，並據此調整檢索模型。 過濾已知雜訊: 建立已知雜訊文件的黑名單，並在檢索過程中將其排除。 使用基於規則的方法，例如正則表達式，過濾掉特定類型的雜訊文件。 設計一個高效的檢索系統需要綜合考慮多種因素，並根據具體的應用場景進行調整和優化。

Kernkonzepte

黃金文件的檢索對於 RAG 模型的效能至關重要，而降低近似最近鄰搜尋的準確度對效能的影響微乎其微，這為提高 RAG 模型的效率提供了可能性。

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arxiv.org

這篇研究論文探討了檢索系統在提升問答系統中基於檢索的增強生成 (RAG) 模型效能方面的貢獻。作者針對標準問答和溯源問答任務，評估了不同檢索參數對 RAG 模型效能的影響。
主要發現

黃金文件的重要性： 研究發現，在 LLM 上下文中包含黃金文件可以顯著提高問答的正確率。即使只有一個黃金文件，也能帶來顯著的效能提升。
近似最近鄰搜尋的影響： 降低近似最近鄰 (ANN) 搜尋的準確度對問答效能的影響微乎其微。這表明在實際應用中，可以犧牲少許的搜尋準確度來換取更快的速度和更低的記憶體佔用。
雜訊文件的影響： 與先前研究結果相反，作者發現，在黃金文件或檢索文件中添加雜訊文件會降低問答的正確率。這表明文件雜訊對 RAG 模型效能的影響需要進一步研究。

研究意義
這項研究為設計用於 RAG 模型的檢索系統提供了實用的見解。研究結果表明，開發者應優先考慮能夠檢索更多黃金文件的模型，並可以利用 ANN 搜尋來提高效率，而不會顯著影響效能。
研究限制和未來方向

這項研究僅評估了檢索器和閱讀器分別訓練的系統。未來研究應探討端到端訓練的 RAG 系統，例如融合解碼器 (FiD) 模型。
未來工作應測試這些發現在其他設定中的普遍性，例如多向量檢索器。

Statistiken

將近似最近鄰搜尋的召回率設定為 0.7 只會導致黃金文件召回率下降 2-3%。
在黃金文件或檢索文件中添加雜訊文件會降低正確率，與只使用黃金文件的基準相比。

Wichtige Erkenntnisse aus

Toward Optimal Search and Retrieval for RAG

by Alexandria L... um arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07396.pdf

Toward Optimal Search and Retrieval for RAG

Tiefere Fragen

除了黃金文件召回率和 ANN 搜尋準確度之外，還有哪些其他因素會影響 RAG 模型的效能？

除了黃金文件召回率和 ANN 搜尋準確度，還有許多因素會影響 RAG 模型的效能。以下列舉幾項重要因素：

文件嵌入模型的品質:  高品質的嵌入模型能更準確地捕捉文件語義，進而提升檢索器找到黃金文件的機率。
查詢理解能力:  RAG 模型需要理解查詢的意圖和關鍵詞，才能有效地從語料庫中檢索相關文件。
閱讀器模型的推理能力:  閱讀器模型需要具備良好的推理能力，才能從檢索到的文件中提取關鍵信息並生成準確、流暢的答案。
上下文窗口大小:  上下文窗口大小限制了閱讀器模型一次性能處理多少信息。如果窗口太小，閱讀器模型可能無法獲得足夠的信息來生成完整的答案。
提示工程:  精心設計的提示可以引導閱讀器模型更有效地利用檢索到的信息。
資料集特性:  資料集本身的特性，例如問題的難度、答案的長度、文件間的語義關聯性等，都會影響 RAG 模型的效能。
雜訊和偏差:  語料庫中的雜訊和偏差會影響檢索器的準確性，進而影響 RAG 模型的整體效能。

如果使用端到端訓練的 RAG 模型，而不是分別訓練檢索器和閱讀器，那麼這些發現是否仍然有效？

如果使用端到端訓練的 RAG 模型，這些發現的有效性可能會有所改變。

黃金文件的重要性:  端到端訓練的 RAG 模型可能會學習到更有效地利用非黃金文件中的信息，因此黃金文件的重要性可能會降低。
檢索指標的相關性:  由於端到端訓練的模型會聯合優化檢索器和閱讀器，因此傳統的檢索指標，例如召回率，可能無法準確反映模型的整體效能。
然而，一些基本原則仍然適用：

高品質的檢索結果仍然重要:  即使端到端訓練的模型可以更好地處理雜訊，但高品質的檢索結果仍然有助於提高模型的效率和準確性。
理解和減輕偏差仍然重要:  語料庫中的偏差仍然會影響端到端訓練的 RAG 模型，因此理解和減輕偏差仍然至關重要。
總之，端到端訓練的 RAG 模型是一個很有前景的研究方向，但需要進一步的研究來充分理解其行為和影響因素。

如何設計一個能夠在保持高準確度的同時有效過濾掉雜訊文件的檢索系統？

設計一個能有效過濾雜訊文件的檢索系統，同時保持高準確度，可以參考以下策略：

改進嵌入模型:

使用更強大的預訓練模型，例如 ColBERT，來更好地捕捉文件和查詢之間的語義相似性。
針對特定領域或任務微調嵌入模型，以提高其在相關文件上的表現。
探索多向量表示方法，例如 ColBERT，以更細粒度地比較文件和查詢。

增強查詢理解:

使用查詢擴展技術，例如同義詞替換或相關詞彙添加，以提高檢索的召回率。
利用語義搜尋技術，例如 BERT-based 的語義匹配模型，以更好地理解查詢意圖。

多階段檢索:

使用級聯式檢索系統，先使用快速但粗粒度的檢索方法過濾掉大部分不相關文件，再使用更精準但耗時的模型對候選文件進行排序。
結合不同的檢索方法，例如關鍵詞匹配和語義搜尋，以提高檢索的魯棒性。

利用用戶反饋:

使用點擊模型或其他用戶反饋機制來學習哪些文件與特定查詢相關，並據此調整檢索模型。

過濾已知雜訊:

建立已知雜訊文件的黑名單，並在檢索過程中將其排除。
使用基於規則的方法，例如正則表達式，過濾掉特定類型的雜訊文件。
設計一個高效的檢索系統需要綜合考慮多種因素，並根據具體的應用場景進行調整和優化。