核心概念
本文提出了一種名為 MSPR 的多源自適應檢索增強生成框架,該框架通過協同推理和偏好驅動檢索來決定「何時以及檢索什麼」和「使用哪個檢索源」,從而更有效地利用多個檢索源來提高大型語言模型在開放域問答任務中的性能。
摘要
文獻類型:研究論文
書目資訊:
Zhao, Q., Wang, R., Wang, X., Zha, D., & Mu, N. (2024). Towards Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Synergizing Reasoning and Preference-Driven Retrieval. arXiv preprint arXiv:2411.00689v1.
研究目標:
- 改善現有自適應檢索增強生成 (ARAG) 系統在多源檢索方面的不足,特別是在選擇合適檢索源和時機上的困難。
- 開發一個能夠有效利用多個不同特性的檢索源,並優先探索高質量來源的 ARAG 框架。
方法:
- 提出一種名為 MSPR 的多源 ARAG 框架,該框架由三個主要組成部分組成:
- 自適應推理與檢索代理 (ARA):作為自適應知識探索的基礎架構,迭代地促進顯式推理、檢索動作和檢索資訊之間的交互,以選擇最佳檢索動作。
- 偏好驅動檢索策略選擇器 (PRS):根據整體檢索偏好指導自適應檢索動作,優先深入探索主要的高質量檢索源,並在適當的時候輔以次要來源。
- 糾正性答案審閱器 (CAR):根據答案質量提供回饋,在答案質量不佳時引導系統切換到輔助檢索源。
主要發現:
- 在三個多跳問答數據集(HotpotQA、2WikiMultiHopQA 和 MuSiQue)上進行的實驗表明,MSPR 在 F1 和 EM 指標上顯著優於現有的 ARAG 系統,包括 ReAct。
- MSPR 能夠有效地利用來自不同來源的知識,並優先考慮來自高質量來源(如本地語料庫)的資訊。
- PRS 和 CAR 組件對於 MSPR 的性能提升至關重要,它們分別負責選擇合適的檢索源和確保答案質量。
主要結論:
- MSPR 框架提供了一種有效的方法,可以利用多個檢索源來增強大型語言模型在開放域問答任務中的性能。
- 協同推理和偏好驅動檢索對於有效利用多源資訊至關重要。
- MSPR 在處理不同特徵的檢索源和選擇最佳檢索策略方面具有顯著優勢。
意義:
- 本研究推動了多源檢索增強生成領域的發展,為構建更強大、更可靠的問答系統提供了新的思路。
- MSPR 框架具有廣泛的應用前景,可用於各種需要外部知識的自然語言處理任務。
局限性和未來研究方向:
- MSPR 框架的性能可能受到檢索源質量和可用性的影響。
- 未來研究可以探索更複雜的偏好驅動檢索策略和答案質量評估方法。
- 可以進一步研究如何將 MSPR 框架應用於其他自然語言處理任務,例如文本摘要和機器翻譯。
統計資料
使用 GPT-4 作為內置模型時,MSPR 在 EM 指標上比 ReAct-instantiated MS-ARAG 高出 14.4%。
AWI 被限制為最多 5 次迭代。
SRT 的默認上限設置為 1。
實驗在零樣本設置下進行,沒有在提示中使用任何定制的示例。