RAG的进化之路:从单兵作战到多智协作

原文：https://arxiv.org/pdf/2404.15155.pdf

近年来,随着大规模预训练语言模型的蓬勃发展,基于检索的知识问答技术越来越受到学术界和工业界的青睐。其中最具代表性的当属RAG方法。RAG通过将外部知识库集成到语言模型中,对输入的问题进行深入理解、推理,并生成相应的答案,在知识问答领域取得了瞩目的成绩。

RAG,全称Retrieval-Augmented Generation,是一种将知识检索和答案生成相结合的问答范式。它的核心思想是,首先从一个大规模的文档库中检索出与问题最相关的一些片段,然后将这些片段作为附加的知识信息,输入到一个生成式语言模型中,由语言模型根据问题和检索到的知识生成最终答案。这种方法在一定程度上模拟了人类回答问题的过程,即先回忆相关知识,再根据知识组织语言给出答复。

我们也注意到,虽然RAG在处理一般性问题时表现出色,但在面对高度复杂、涉及多个领域知识的问题时,其局限性逐渐显现。究其原因,主要有以下几点：

知识检索的广度和深度不够。RAG模型通常使用一个单一的检索器,很难兼顾不同领域、不同粒度的知识。对于复杂问题,需要综合多学科、多维度的知识。
推理能力有限。RAG模型主要依靠语言模型的生成能力来给出答案,对于需要多步推理、逻辑分析的问题,单一模型的表现往往不够理想。
适应性不足。面对不同类型、不同难度的问题,RAG模型缺乏灵活的适应能力。对简单问题可能生成冗长的答案,对难问题又可能无法给出有效的解答。

针对上述RAG在实际场景的落地困境，最近在阅读论文时候时候，在构思是否能够仿照论文的思路，设计一种类似的RAG系统，解决上面的问题呢？下面是YY的方法。请注意！纯YY思路！

方法的核心思想是,根据问题的复杂程度,动态地调整和优化RAG模型的协作方式。具体而言,设计一套完整的工作流程:

对于简单的问题,我们直接使用单个RAG模型检索知识库并生成答案;
当问题的复杂度上升到中等水平时,我们组建多个专家RAG模型,每个模型聚焦于特定的知识领域,通过协同检索和答案生成来提升整体效果;
若问题进一步涉及到高度复杂、跨领域的知识,我们会引入更大规模的跨领域专家RAG模型,通过深度讨论、多轮迭代推理,最终给出一个综合的答案。

接下来,让我们深入了解一下该方法的具体实现细节。

首先,我们需要构建一个问题复杂度分析模块。该模块使用一个预训练的语言模型,如GPT-3,对输入的问题进行语义编码。通过分析问题的语义复杂性、涉及领域的广度等特征,该模块可以将问题划分为简单、中等、高度三个复杂度等级。这个复杂度的判断为我们后续安排模型协作提供了关键依据。

当问题被判定为中等或高度复杂时,我们的方法会动态选择并组合多个专家RAG模型参与到知识检索环节。每个专家模型都是在特定领域的文档语料上进行预训练和微调的,因此具备深入的领域专业知识。它们各自检索出与问题最相关的知识片段,然后通过一系列后处理步骤如相关性排序、多样性重排等,优化和整合成一个综合的知识集合,用于后续的答案生成。

得到这些检索到的知识后,我们创新性地采用了多视角答案生成策略。具体而言,我们使用多个具有不同生成风格和目标的解码器对知识进行答案生成。这些解码器都是基于Transformer的强大的生成式预训练模型,但在解码策略、优化目标等方面有所区别。比如,一个解码器专注于生成简洁准确的答案,另一个解码器则偏向于生成详细丰富的说明。通过这种多视角的生成,我们可以得到一系列互补、多样化的候选答案。

为了从这些候选答案中得出最终的一致答案,我们设计了一个融合推理模块。该模块通过迭代和反馈的方式,让不同解码器生成的答案相互交互、融合。我们探索了多种融合策略,包括基于证据支持度的加权集成、基于语义相似度的聚类等。融合过程充分利用了不同答案的互补信息,同时通过置信度加权、异常检测等手段提升答案的准确性和鲁棒性。

同时，引入了一种反馈优化机制,让各个专家RAG模型能够根据最终答案评估结果,自适应地调整自身的知识检索和答案生成策略。借助强化学习范式,我们将整体问答效果作为优化目标,利用策略梯度等算法引导每个专家模型更新参数、修正策略。这使得各个模型在协作互动的过程中不断自我提升,逐渐形成专家型互利共赢的良性循环。

让我们通过一个具体的例子来理解这个方法是如何工作的:

假设用户提出了这样一个问题:"什么是黑洞?它是如何形成的?黑洞会对周围环境产生什么影响?"显然,要全面回答这个问题,需要综合物理学、天文学等多个学科的知识,涉及黑洞的定义、成因、特性等多个方面,单一的RAG模型很难给出令人满意的答案。

而我们的方法首先会对这个问题进行复杂度分析,发现它属于高度复杂的问题。于是,我们调动一个由天文学、物理学、空间科学等领域专家模型组成的团队,对问题进行分解和建模。例如:

# 问题分解示例代码
question = "什么是黑洞?它是如何形成的?黑洞会对周围环境产生什么影响?"
sub_questions = {"definition": "什么是黑洞?","formation": "黑洞是如何形成的?","impact": "黑洞会对周围环境产生什么影响?"
}# 调用专家模型进行检索
knowledge_chunks = {}
for aspect, sub_question in sub_questions.items():expert_model = select_expert(aspect)knowledge_chunks[aspect] = expert_model.retrieve(sub_question)

每个专家模型从自己擅长的领域知识库中检索最相关的知识片段,并通过相关性排序、多样性重排等技术优化知识的质量和代表性。
接下来,我们使用多个生成式模型,如GPT-4、LLaMA等,从不同的角度和风格生成候选答案。有的着重知识的科学性,有的注重通俗易懂,有的偏重逻辑严谨。

# 多视角答案生成示例代码
candidate_answers = []
for generator in generators:answer = generator.generate(question, knowledge_chunks)candidate_answers.append(answer)

得到一系列候选答案后,我们的融合推理模块会评估每个答案的质量,挖掘答案之间的互补性和冗余性,并通过加权集成、逻辑约束等技术生成一个综合答案。
在生成最终答案的同时,我们还会将评估结果反馈给各个专家模型和生成器,帮助它们及时调整检索策略和生成策略。这种反馈优化机制能让模型在运行过程中不断自我提升,变得越来越"聪明"。

# 反馈优化示例代码
for model in expert_models + generators:feedback = evaluate(final_answer, model.output)model.update_strategy(feedback)  # 更新检索/生成策略

最后,我们的系统可以输出一个既专业、全面,又通俗易懂的答案,比如:

“黑洞是一种时空结构,是由大质量恒星塌缩形成的。当一颗质量足够大的恒星耗尽燃料,无法抵抗自身引力时,就会发生坍缩,形成一个密度极高、引力极强的区域,我们称之为黑洞。黑洞的引力场如此之强,以至于连光都无法逃逸,这就是它被称为"黑洞"的原因。
黑洞对周围环境的影响主要体现在两个方面:一是强大的引力场会吸积周围的物质,包括恒星、气体、尘埃等,形成吸积盘,并在吸积过程中释放出大量的能量,产生耀眼的光和其他辐射;二是黑洞的潮汐力会撕裂靠得太近的恒星,造成潮汐瓦解现象。此外,黑洞还可能通过吸积物质的反作用产生喷流,对星系的演化产生重要影响。
需要指出的是,黑洞本身并不是一个"洞”,而是一个极端弯曲的时空区域。它的奇异性和复杂动力学过程仍有待进一步研究。我们对黑洞的认识还很有限,但黑洞无疑是宇宙中最神秘、最极端的天体之一,它的研究将帮助我们更好地理解引力、时空和宇宙的本质。"

正是得益于多个领域专家模型的无缝配合、多视角答案的智能融合,以及持续的反馈优化,这个方法成功地解决了一个高度复杂的问题,生成了一个全面、准确、易懂的答案。与传统的RAG模型相比,这种自适应协作式的方法在应对复杂问题时显示出了明显的优势。

当然,这只是YY方法的一个简单示例。在实际应用中,每个环节都存在优化的空间，包括专家选择策略、知识融合方式、推理逻辑等。

通过动态协作、多视角生成、反馈优化等一系列创新设计,很好地解决了当前RAG模型在处理复杂问题时面临的知识局限性、推理能力不足、泛化适应性差等问题,为打造新一代智能问答系统提供了重要的思路和方法。

我相信（纯YY）,这一方法的提出,将极大地推动知识问答技术的发展,为人机交互和智能信息服务带来新的突破。