QueryAgent: A Reliable and Efficient Reasoning Framework with Environmental Feedback-based Self-Correction

📄 arXiv: 2403.11886v2 📥 PDF

作者: Xiang Huang, Sitao Cheng, Shanshan Huang, Jiayu Shen, Yong Xu, Chaoyun Zhang, Yuzhong Qu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-06-13)

备注: Accepted by ACL 2024 main conference. 22 pages,7 figures, 13 tables

💡 一句话要点

提出QueryAgent以解决LLM语义解析中的可靠性与效率问题

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

关键词: 大型语言模型 语义解析 自我修正 环境反馈 智能问答 对话系统 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的语义解析方法在处理幻觉时表现出可靠性和效率不足的问题。
  2. 本文提出的QueryAgent框架通过逐步解决问题并进行环境反馈驱动的自我修正来提升性能。
  3. 实验结果显示，QueryAgent在多个基准测试中显著超越了先前的方法，提升幅度可达15.0 F1。

📝 摘要（中文）

利用大型语言模型（LLMs）进行语义解析已取得显著成功。然而，现有方法在面对幻觉时的可靠性和效率不足。本文提出了QueryAgent框架，通过逐步解决问题并进行逐步自我修正，来应对这些挑战。我们引入了一种基于环境反馈的自我修正方法ERASER，与传统方法不同，ERASER在中间步骤中利用丰富的环境反馈，仅在必要时进行选择性和差异化的自我修正。实验结果表明，QueryAgent在GrailQA和GraphQ上分别比所有先前的少样本方法提高了7.0和15.0 F1，并在运行时间、查询开销和API调用成本等效率方面表现优越。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在语义解析中遇到的可靠性和效率问题，尤其是在处理幻觉时的不足。

核心思路：QueryAgent框架通过逐步解答问题并结合环境反馈进行自我修正，确保在必要时进行有效的调整，从而提升整体性能。

技术框架：QueryAgent的整体架构包括问题分解、逐步推理和环境反馈自我修正三个主要模块。每个模块在处理过程中都能动态调整策略。

关键创新：ERASER方法是本文的核心创新，通过利用环境反馈进行选择性自我修正，显著提高了模型的可靠性和效率，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在设计中，ERASER方法的参数设置和损失函数经过精心调整，以确保在不同场景下都能有效执行自我修正，网络结构则优化了推理过程中的信息流动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QueryAgent在GrailQA和GraphQ数据集上分别提高了7.0和15.0 F1，相较于以往的少样本方法表现出显著的优势。此外，利用ERASER方法，QueryAgent在效率方面也有显著提升，包括运行时间和API调用成本的降低。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和信息检索等。通过提升语义解析的可靠性和效率，QueryAgent能够在实际应用中提供更准确的响应，进而推动人机交互的智能化发展。未来，该框架可能在更多领域中得到推广，提升自动化系统的智能水平。

📄 摘要（原文）

Employing Large Language Models (LLMs) for semantic parsing has achieved remarkable success. However, we find existing methods fall short in terms of reliability and efficiency when hallucinations are encountered. In this paper, we address these challenges with a framework called QueryAgent, which solves a question step-by-step and performs step-wise self-correction. We introduce an environmental feedback-based self-correction method called ERASER. Unlike traditional approaches, ERASER leverages rich environmental feedback in the intermediate steps to perform selective and differentiated self-correction only when necessary. Experimental results demonstrate that QueryAgent notably outperforms all previous few-shot methods using only one example on GrailQA and GraphQ by 7.0 and 15.0 F1. Moreover, our approach exhibits superiority in terms of efficiency, including runtime, query overhead, and API invocation costs. By leveraging ERASER, we further improve another baseline (i.e., AgentBench) by approximately 10 points, revealing the strong transferability of our approach.