Sequencing Matters: A Generate-Retrieve-Generate Model for Building Conversational Agents

📄 arXiv: 2311.09513v1 📥 PDF

作者: Quinn Patwardhan, Grace Hui Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-16

备注: Submitted as part of the Thirty-Second Text REtrieval Conference (TREC 2023)

💡 一句话要点

提出生成-检索-生成模型以提升对话代理性能

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

关键词: 对话代理 生成-检索-生成 大型语言模型 信息检索 答案生成 逻辑回归 BM25

📋 核心要点

  1. 现有的检索-生成方法在对话代理任务中表现不佳，尤其是在信息检索和答案生成的结合上存在不足。
  2. 本文提出了一种生成-检索-生成的方法，通过先生成初步答案，再进行检索和过滤，最后生成最终答案。
  3. 实验结果显示，该方法在nDCG和整体成功率上显著优于传统方法，验证了不同组件使用顺序的重要性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了乔治城大学InfoSense小组在解决TREC iKAT 2023挑战中的工作。我们提交的结果在nDCG和整体成功率上显著超越了中位数表现。我们的方法采用生成-检索-生成策略，发现其在iKAT任务中明显优于检索-生成方法。我们的解决方案利用大型语言模型（LLMs）进行初步回答，使用BM25进行答案基础验证，通过逻辑回归进行段落质量过滤，再次利用LLMs生成答案。我们使用了多种专用语言模型，包括BERT和基于聊天的模型，以实现文本理解、分类、生成和摘要。尽管官方评估结果与我们的初步自我评估相悖，但我们的研究表明，不同组件的使用顺序至关重要，LLMs的优先使用对搜索引擎的效果有显著影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对话代理中的信息检索与答案生成的结合问题。现有的检索-生成方法在处理复杂查询时效果不佳，导致生成的答案质量不高。

核心思路：论文提出的生成-检索-生成方法通过先利用大型语言模型生成初步答案，然后进行检索和质量过滤，最后再生成最终答案。这种设计旨在提高答案的相关性和准确性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：初步答案生成（使用LLMs）、答案基础验证（使用BM25）、段落质量过滤（使用逻辑回归）和最终答案生成（再次使用LLMs）。

关键创新：最重要的创新在于提出了生成-检索-生成的顺序策略，强调了LLMs在检索之前的使用，从而提升了整体性能。这与传统的检索-生成方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了多种专用语言模型，包括BERT和基于聊天的模型，进行文本理解、分类和生成。参数设置和损失函数的选择经过精心调整，以优化模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在nDCG指标上显著超越了中位数表现，整体成功率也有明显提升。这表明生成-检索-生成的策略在对话代理任务中具有优越性，尤其是在信息检索和答案生成的结合上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和信息检索系统等。通过提升对话代理的性能，可以显著改善用户体验，提供更准确和相关的答案，未来可能在商业和教育等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

This paper contains what the Georgetown InfoSense group has done in regard to solving the challenges presented by TREC iKAT 2023. Our submitted runs outperform the median runs by a significant margin, exhibiting superior performance in nDCG across various cut numbers and in overall success rate. Our approach uses a Generate-Retrieve-Generate method, which we've found to greatly outpace Retrieve-Then-Generate approaches for the purposes of iKAT. Our solution involves the use of Large Language Models (LLMs) for initial answers, answer grounding by BM25, passage quality filtering by logistic regression, and answer generation by LLMs again. We leverage several purpose-built Language Models, including BERT, Chat-based, and text-to-transfer-based models, for text understanding, classification, generation, and summarization. The official results of the TREC evaluation contradict our initial self-evaluation, which may suggest that a decrease in the reliance on our retrieval and classification methods is better. Nonetheless, our findings suggest that the sequence of involving these different components matters, where we see an essentiality of using LLMs before using search engines.