RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation

📄 arXiv: 2404.00610v1 📥 PDF

作者: Chi-Min Chan, Chunpu Xu, Ruibin Yuan, Hongyin Luo, Wei Xue, Yike Guo, Jie Fu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RQ-RAG以解决LLM生成不准确响应的问题

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

关键词: 查询优化 检索增强生成 大型语言模型 问答系统 信息检索 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的RAG方法主要关注初始输入的上下文检索，未能有效处理模糊或复杂的查询，导致生成的响应不准确。
  2. RQ-RAG通过学习优化查询，增强了模型在重写、分解和消歧方面的能力，从而提高了生成的准确性。
  3. 在实验中，RQ-RAG在7B Llama2模型上平均提升了1.9%的性能，并在复杂的多跳问答数据集上表现出更好的效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现出卓越的能力，但在生成响应时容易出现不准确或虚幻的情况。这一局限性源于其对庞大预训练数据集的依赖，使其在未见场景中容易出错。为了解决这些挑战，检索增强生成（RAG）通过将外部相关文档纳入响应生成过程，利用非参数知识与LLMs的上下文学习能力。然而，现有RAG实现主要关注初始输入的上下文检索，忽视了模糊或复杂查询的细微差别。为此，本文提出了学习查询优化的RQ-RAG，旨在通过明确的重写、分解和消歧能力来增强模型。实验结果表明，该方法在7B Llama2模型上平均超越了之前的最先进技术（SOTA）1.9%，并在处理复杂的多跳问答数据集时表现出更好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成响应时因依赖庞大预训练数据集而导致的不准确性问题。现有的RAG方法未能充分考虑模糊或复杂查询的特性，导致生成结果的准确性不足。

核心思路：RQ-RAG的核心思路是通过学习优化查询，增强模型在处理复杂查询时的能力。具体而言，模型能够进行明确的重写、分解和消歧，从而提高生成响应的准确性和相关性。

技术框架：RQ-RAG的整体架构包括查询优化模块和生成模块。查询优化模块负责对输入查询进行重写和分解，而生成模块则利用优化后的查询与外部文档进行响应生成。

关键创新：RQ-RAG的主要创新在于其查询优化能力，使得模型能够在面对复杂和模糊查询时进行有效的调整。这一能力与传统RAG方法的单一上下文检索方式形成了鲜明对比。

关键设计：在RQ-RAG中，关键设计包括查询重写算法、分解策略和消歧机制。模型的损失函数经过调整，以优化生成的准确性和相关性，同时确保在多跳问答场景中的有效性。通过这些设计，RQ-RAG能够更好地适应复杂查询的需求。

📊 实验亮点

RQ-RAG在7B Llama2模型上的实验结果显示，平均性能提升1.9%，超越了之前的最先进技术（SOTA）。此外，在处理复杂的多跳问答数据集时，RQ-RAG展现出更强的适应性和准确性，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

RQ-RAG的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要高准确性和相关性的问答系统、智能客服和信息检索等场景中。通过提升模型对复杂查询的处理能力，该方法能够显著改善用户体验和信息获取效率，未来可能推动更智能的对话系统和知识管理工具的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities but are prone to generating inaccurate or hallucinatory responses. This limitation stems from their reliance on vast pretraining datasets, making them susceptible to errors in unseen scenarios. To tackle these challenges, Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this by incorporating external, relevant documents into the response generation process, thus leveraging non-parametric knowledge alongside LLMs' in-context learning abilities. However, existing RAG implementations primarily focus on initial input for context retrieval, overlooking the nuances of ambiguous or complex queries that necessitate further clarification or decomposition for accurate responses. To this end, we propose learning to Refine Query for Retrieval Augmented Generation (RQ-RAG) in this paper, endeavoring to enhance the model by equipping it with capabilities for explicit rewriting, decomposition, and disambiguation. Our experimental results indicate that our method, when applied to a 7B Llama2 model, surpasses the previous state-of-the-art (SOTA) by an average of 1.9\% across three single-hop QA datasets, and also demonstrates enhanced performance in handling complex, multi-hop QA datasets. Our code is available at https://github.com/chanchimin/RQ-RAG.