MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries

📄 arXiv: 2401.15391v1 📥 PDF

作者: Yixuan Tang, Yi Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-27

备注: Link: https://github.com/yixuantt/MultiHop-RAG/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MultiHop-RAG以解决多跳查询的检索增强生成问题

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

关键词: 多跳查询 检索增强生成 知识库 大型语言模型 基准数据集 信息检索 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有的RAG系统在处理多跳查询时存在显著不足，无法有效检索和推理多个支持证据。
  2. 本文提出了MultiHop-RAG数据集，专注于多跳查询的构建，提供了知识库和相关证据。
  3. 实验结果显示，当前主流LLM在多跳查询的推理和回答能力上表现不佳，亟需改进。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过检索相关知识来增强大型语言模型（LLM），在减轻LLM幻觉和提高响应质量方面展现出良好潜力。然而，现有RAG系统在回答需要多个支持证据的多跳查询时表现不佳。此外，至今尚无专注于多跳查询的RAG基准数据集。本文开发了一个新数据集MultiHop-RAG，包含知识库、多跳查询及其真实答案和相关支持证据。我们详细描述了数据集的构建过程，并展示了MultiHop-RAG在两个实验中的基准效用。实验结果表明，现有RAG方法在检索和回答多跳查询方面表现不尽如人意。我们希望MultiHop-RAG能为社区开发有效的RAG系统提供有价值的资源，从而促进LLM的广泛应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RAG系统在多跳查询中的不足，特别是无法有效检索和推理多个支持证据的问题。现有方法在处理复杂查询时常常无法提供准确的答案，导致用户体验不佳。

核心思路：论文提出了MultiHop-RAG数据集，包含多跳查询及其支持证据，旨在为RAG系统提供一个标准化的基准测试平台，以促进对多跳查询的研究和改进。通过构建一个丰富的知识库，增强模型的检索和推理能力。

技术框架：整体架构包括知识库的构建、查询生成、证据检索和答案生成四个主要模块。首先，利用英文新闻文章数据集构建知识库；然后生成多跳查询并收集相应的支持证据；最后，评估不同模型在多跳查询上的表现。

关键创新：最重要的创新点在于提出了专注于多跳查询的RAG基准数据集MultiHop-RAG，填补了现有研究的空白，使得研究者能够系统地评估和改进RAG系统的性能。

关键设计：在数据集构建过程中，采用了多种信息检索技术和嵌入模型，并对不同的LLM（如GPT-4、PaLM和Llama2-70B）进行了详细的性能评估，以确保数据集的有效性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有RAG方法在多跳查询的检索和回答能力上表现不佳，尤其是在使用主流LLM时，准确率和召回率均未达到令人满意的水平。这一发现强调了在多跳推理任务中改进RAG系统的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索和知识管理等。通过提升多跳查询的处理能力，MultiHop-RAG可以帮助开发更智能的对话系统和搜索引擎，增强用户体验并提高信息获取的效率。未来，该数据集可能成为多跳推理研究的重要基准，推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) augments large language models (LLM) by retrieving relevant knowledge, showing promising potential in mitigating LLM hallucinations and enhancing response quality, thereby facilitating the great adoption of LLMs in practice. However, we find that existing RAG systems are inadequate in answering multi-hop queries, which require retrieving and reasoning over multiple pieces of supporting evidence. Furthermore, to our knowledge, no existing RAG benchmarking dataset focuses on multi-hop queries. In this paper, we develop a novel dataset, MultiHop-RAG, which consists of a knowledge base, a large collection of multi-hop queries, their ground-truth answers, and the associated supporting evidence. We detail the procedure of building the dataset, utilizing an English news article dataset as the underlying RAG knowledge base. We demonstrate the benchmarking utility of MultiHop-RAG in two experiments. The first experiment compares different embedding models for retrieving evidence for multi-hop queries. In the second experiment, we examine the capabilities of various state-of-the-art LLMs, including GPT-4, PaLM, and Llama2-70B, in reasoning and answering multi-hop queries given the evidence. Both experiments reveal that existing RAG methods perform unsatisfactorily in retrieving and answering multi-hop queries. We hope MultiHop-RAG will be a valuable resource for the community in developing effective RAG systems, thereby facilitating greater adoption of LLMs in practice. The MultiHop-RAG and implemented RAG system is publicly available at https://github.com/yixuantt/MultiHop-RAG/.