UniMS-RAG: A Unified Multi-source Retrieval-Augmented Generation for Personalized Dialogue Systems

📄 arXiv: 2401.13256v3 📥 PDF

作者: Hongru Wang, Wenyu Huang, Yang Deng, Rui Wang, Zezhong Wang, Yufei Wang, Fei Mi, Jeff Z. Pan, Kam-Fai Wong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-24 (更新: 2024-11-26)

💡 一句话要点

提出UniMS-RAG以解决个性化对话系统中的多源信息整合问题

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

关键词: 个性化对话系统 多源信息整合 知识检索 响应生成 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 个性化对话系统面临多源信息整合的挑战，现有方法难以有效利用不同知识源。
  2. 本文提出UniMS-RAG，通过统一知识源选择、知识检索和响应生成三个子任务，提升个性化响应生成能力。
  3. 在DuLeMon和KBP两个个性化数据集上，UniMS-RAG在知识源选择和响应生成任务上达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成任务中表现出色，但个性化问题仍然是一个亟待解决的挑战，尤其是在对话系统中涉及多个信息源时。为更好地规划和整合多源信息以生成个性化响应，本文将其分解为知识源选择、知识检索和响应生成三个子任务。我们提出了一种新颖的统一多源检索增强生成系统（UniMS-RAG），通过将这三个子任务统一到同一序列到序列的范式中进行训练，利用特殊的行为令牌和评估令牌自适应地检索证据并评估相关性。实验结果表明，UniMS-RAG在知识源选择和响应生成任务上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决个性化对话系统中多源信息整合的问题。现有方法在处理多个知识源时，往往无法有效选择和利用相关信息，导致生成的响应缺乏个性化和准确性。

核心思路：论文提出的UniMS-RAG系统通过将知识源选择、知识检索和响应生成三个子任务统一到同一训练框架中，利用特殊的行为令牌和评估令牌来动态检索和评估信息，从而提升生成响应的个性化能力。

技术框架：UniMS-RAG的整体架构包括三个主要模块：知识源选择模块、知识检索模块和响应生成模块。训练过程中，模型通过行为令牌与知识源进行交互，并通过评估令牌评估检索到的信息与对话上下文的相关性。

关键创新：UniMS-RAG的核心创新在于将多个子任务统一到一个序列到序列的训练框架中，并引入行为令牌和评估令牌，使得模型能够灵活适应不同的任务需求。这一设计显著提升了对话系统的个性化能力。

关键设计：在模型设计中，特别关注了行为令牌和评估令牌的生成机制，以及自我精炼机制的设计，通过迭代优化生成的响应，确保其与检索证据的一致性和相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在DuLeMon和KBP数据集上的实验结果显示，UniMS-RAG在知识源选择和响应生成任务上达到了最先进的性能，相较于基线方法，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展现了其在个性化对话系统中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、个性化推荐系统和社交机器人等。通过提升对话系统的个性化能力，UniMS-RAG能够为用户提供更为精准和贴心的服务，未来可能在商业和社交领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) has shown exceptional capabilities in many natual language understanding and generation tasks. However, the personalization issue still remains a much-coveted property, especially when it comes to the multiple sources involved in the dialogue system. To better plan and incorporate the use of multiple sources in generating personalized response, we firstly decompose it into three sub-tasks: Knowledge Source Selection, Knowledge Retrieval, and Response Generation. We then propose a novel Unified Multi-Source Retrieval-Augmented Generation system (UniMS-RAG) Specifically, we unify these three sub-tasks with different formulations into the same sequence-to-sequence paradigm during the training, to adaptively retrieve evidences and evaluate the relevance on-demand using special tokens, called acting tokens and evaluation tokens. Enabling language models to generate acting tokens facilitates interaction with various knowledge sources, allowing them to adapt their behavior to diverse task requirements. Meanwhile, evaluation tokens gauge the relevance score between the dialogue context and the retrieved evidence. In addition, we carefully design a self-refinement mechanism to iteratively refine the generated response considering 1) the consistency scores between the generated response and retrieved evidence; and 2) the relevance scores. Experiments on two personalized datasets (DuLeMon and KBP) show that UniMS-RAG achieves state-of-the-art performance on the knowledge source selection and response generation task with itself as a retriever in a unified manner. Extensive analyses and discussions are provided for shedding some new perspectives for personalized dialogue systems.