Sensitivity-Aware Retrieval-Augmented Intent Clarification

📄 arXiv: 2603.06025v1 📥 PDF

作者: Maik Larooij

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2026-03-06

备注: Accepted to CoSCIN@ECIR2026 (Workshop on Conversational Search for Complex Information Needs)

💡 一句话要点

提出敏感感知检索增强意图澄清方法，用于保护对话搜索系统中的敏感信息。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 意图澄清 对话搜索 检索增强 隐私保护 敏感信息 攻击模型 防御机制

📋 核心要点

  1. 现有对话搜索系统在处理复杂查询时，缺乏对用户意图的有效澄清机制，尤其是在涉及敏感信息的领域。
  2. 论文提出一种敏感感知的检索增强意图澄清方法，旨在通过检索步骤增强澄清性能，同时保护检索数据库中的敏感信息。
  3. 论文定义了攻击模型，设计了检索级别的敏感感知防御，并开发了评估方法来衡量保护级别和系统效用之间的权衡。

📝 摘要（中文）

在对话搜索系统中，一个关键组成部分是确定和澄清复杂查询背后的意图。我们从探索性搜索范式角度看待意图澄清，用户通过迭代、演进的选择、探索和检索过程，将内在或有意识的需求转化为形式化的需求。利用检索步骤增强澄清组件（检索增强意图澄清）可以显著提高澄清性能，尤其是在大型语言模型（LLM）缺乏参数知识的领域。然而，在医疗保健、政府（例如 FOIA 搜索）或法律环境等更敏感的领域，检索数据库可能包含需要保护的敏感信息。在本文中，我们探讨了开发一种检索增强对话代理的研究挑战，该代理可以充当敏感集合的调解人和守门人。为此，我们还需要知道我们正在保护什么以及防止什么。我们建议分三个步骤解决这个研究挑战：1) 定义攻击模型，2) 在检索级别设计敏感感知防御，以及 3) 开发评估方法来衡量保护级别和系统效用之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在检索增强的对话搜索系统中，如何保护敏感信息的问题。现有方法在处理包含敏感信息的查询时，容易泄露隐私，缺乏有效的防御机制。尤其是在医疗、法律等领域，对用户隐私的保护至关重要。

核心思路：论文的核心思路是在检索增强意图澄清的过程中，引入敏感感知机制，通过在检索层面进行防御，防止敏感信息泄露。同时，需要权衡保护级别和系统效用，确保在保护隐私的同时，不显著降低搜索质量。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 攻击模型定义模块，用于分析可能的攻击方式和目标；2) 敏感感知检索模块，该模块在检索过程中应用防御机制，例如差分隐私、信息隐藏等；3) 意图澄清模块，利用检索结果增强意图理解；4) 评估模块，用于评估保护级别和系统效用之间的权衡。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的敏感感知检索增强意图澄清框架，包括攻击模型定义、敏感感知防御设计和评估方法。与现有方法相比，该框架更加关注隐私保护，并提供了一种系统性的方法来解决敏感信息泄露问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计合适的攻击模型，例如成员推理攻击、属性推理攻击等；2) 选择合适的防御机制，例如差分隐私、信息隐藏、对抗训练等，并针对检索过程进行优化；3) 设计评估指标，用于衡量保护级别（例如隐私泄露风险）和系统效用（例如搜索准确率、召回率）。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所选择的防御机制和评估指标。

📊 实验亮点

由于论文是研究计划，没有给出具体的实验结果。但论文提出了一个完整的敏感感知检索增强意图澄清框架，并明确了研究方向，为后续研究奠定了基础。未来的实验可以对比不同防御机制的性能，评估保护级别和系统效用之间的权衡。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗、法律、政府等涉及敏感信息的对话搜索系统。通过保护用户隐私和敏感数据，可以提高用户对系统的信任度，促进对话搜索技术在敏感领域的应用。未来，该技术还可以扩展到其他需要隐私保护的场景，例如智能客服、个性化推荐等。

📄 摘要（原文）

In conversational search systems, a key component is to determine and clarify the intent behind complex queries. We view intent clarification in light of the exploratory search paradigm, where users, through an iterative, evolving process of selection, exploration and retrieval, transform a visceral or conscious need into a formalized one. Augmenting the clarification component with a retrieval step (retrieval-augmented intent clarification) can seriously enhance clarification performance, especially in domains where Large Language Models (LLMs) lack parametric knowledge. However, in more sensitive domains, such as healthcare, government (e.g. FOIA search) or legal contexts, the retrieval database may contain sensitive information that needs protection. In this paper, we explore the research challenge of developing a retrieval-augmented conversational agent that can act as a mediator and gatekeeper for the sensitive collection. To do that, we also need to know what we are protecting and against what. We propose to tackle this research challenge in three steps: 1) define an attack model, 2) design sensitivity-aware defenses on the retrieval level and 3) develop evaluation methods to measure the trade-off between the level of protection and the system's utility.