今天给大家分享一篇论文。
题目是:Auto-RAG:基于大模型的自主检索增强生成
论文链接:https://arxiv.org/abs/2411.19443 代码链接:https://github.com/ictnlp/Auto-RAG
这篇论文介绍了一个名为Auto-RAG的模型,旨在解决以下几个问题:
Auto-RAG试图通过自动化的迭代检索和利用LLMs的内在推理能力,来解决现有RAG系统在处理复杂查询和噪声问题时的性能瓶颈,同时提高模型的解释性和用户体验。
论文通过提出Auto-RAG模型来解决上述问题,具体解决方案包括以下几个方面:
Auto-RAG通过模拟大型语言模型(LLMs)与检索器之间的多轮对话,系统地规划检索和提炼查询以获取有价值的知识。这个过程一直持续到收集到足够的外部信息,然后才能充分回答用户的问题。 自动合成基于推理的决策指令:
论文提出了一种方法,用于自动合成基于推理的迭代检索中的决策指令,并通过微调最新的开源LLMs来实现这一点。
Auto-RAG在每次迭代中都进行细致的推理,以确定是否需要额外的检索以及具体要寻找的信息。这包括检索规划、信息提取和答案推断三种不同类型的推理。
论文详细描述了数据构建过程,包括如何从原始数据集中生成用于训练Auto-RAG的指令数据集,以及如何过滤和格式化数据。
Auto-RAG通过使用少量样本提示(few-shot prompting)来引导LLM进行推理,并根据用户输入和先前的检索计划来迭代地优化查询。
当检索器和检索语料库无法提供必要的知识来回答某个问题时,Auto-RAG尝试提供由Auto-RAG自生成的文档或答案
论文中进行的实验旨在评估上下文感知门(Context Awareness Gate, CAG)架构的性能和效果。具体实验包括:
在六个数据集上评估Auto-RAG的效果,包括NQ、2Wiki、TriviaQA (TQA)、PopQA (PQA)、HotpotQA (HQA) 和 WebQuestions (WQ)。
使用了Exact Match (EM) 和 F1分数作为评估指标。
与没有检索(Naive Gen)、单次检索(Standard RAG)和迭代检索(FLARE、Iter-RetGen 和 Self-RAG)的基线模型进行比较。 主要结果:
在六个基准测试中,Auto-RAG的性能一致优于其他基线方法,包括没有检索的方法(Naive Gen)、单次检索的方法(Standard RAG),以及其他迭代检索方法(如FLARE、Iter-RetGen和Self-RAG)。
分析了Auto-RAG在不同数量文档每轮迭代中的表现,并比较了Auto-RAG与无检索方法(Naive Gen)和标准RAG的性能。
对Auto-RAG的训练过程、迭代推理和数据构建的有效性进行了消融研究。
进一步分析揭示了Auto-RAG能够根据问题的复杂性和检索到的知识的相关性动态调整迭代次数。这意味着Auto-RAG能够自主决定何时停止检索过程,这减少了人工干预的需求。
研究了不同训练数据量对Auto-RAG性能的影响。
实验还研究了不同训练数据量对Auto-RAG性能的影响,发现大约0.5k的数据量就足以让模型获得自主检索能力,而增加数据量可以进一步提升性能。
在AI2 Reasoning Challenge (ARC)、ReAding Comprehension Dataset From Examinations (RACE)、Situations With Adversarial Generations (SWAG) 和 Open Book Question Answering (OpenBook QA) 等通用任务评估基准上测试了Auto-RAG的性能。
Auto-RAG在一般任务上也表现出改善,例如在AI2 Reasoning Challenge (ARC) 和 Situations With Adversarial Generations (SWAG) 上的性能提升,表明通过合成数据训练可以增强LLM的推理能力和处理对抗性任务的能力。
比较了Auto-RAG与FLARE和Self-RAG在性能、速度和检索次数上的差异。
与FLARE和Self-RAG相比,Auto-RAG在性能、速度和检索次数上展现出显著优势。Auto-RAG能够自主决定何时检索和检索什么,从而在处理速度和检索次数上更胜一筹。
通过一个具体案例比较了Auto-RAG和Self-RAG在处理多跳问题时的不同表现。
这些结果证明了Auto-RAG作为一种自主迭代检索模型的有效性和实用性,特别是在处理复杂问题和动态调整检索策略方面的能力。
致Great,中国人民大学硕士,多次获得国内外算法赛奖项,目前在中科院计算所工作,目前负责大模型训练优化以及RAG框架开发相关工作。
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