Guided Decoding and Its Critical Role in Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2509.06631v1 📥 PDF

作者: Özgür Uğur, Musa Yılmaz, Esra Şavirdi, Özay Ezerceli, Mahmut El Huseyni, Selva Taş, Reyhan Bayraktar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-08

DOI: 10.1109/SIU66497.2025.11111950

💡 一句话要点

研究引导解码在检索增强生成中的作用，提升输出质量并减少幻觉

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

关键词: 检索增强生成 引导解码 大型语言模型 结构化输出 幻觉抑制

📋 核心要点

  1. RAG系统面临输出格式控制和减少幻觉的挑战，现有方法难以保证生成内容的结构化和可靠性。
  2. 论文研究引导解码在RAG中的作用，通过约束解码过程，使输出符合预定义的格式和规则。
  3. 实验对比了Outlines、XGrammar和LM Format Enforcer三种引导解码方法在不同多轮对话场景下的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）集成到各种应用中，推动了对结构化和可靠响应的需求。检索增强生成（RAG）系统的一个关键挑战是确保输出与预期格式对齐，同时最大限度地减少幻觉。本研究探讨了引导解码在RAG系统中的作用，比较了三种方法：Outlines、XGrammar和LM Format Enforcer，涵盖不同的多轮提示设置（0轮、1轮和2轮）。通过评估成功率、幻觉率和输出质量，我们深入了解了它们的性能和适用性。我们的发现揭示了多轮交互如何影响引导解码，揭示了意想不到的性能变化，这些变化可以为特定用例的方法选择提供信息。这项工作提高了对RAG系统中结构化输出生成的理解，为LLM部署提供了理论见解和实践指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）系统中生成内容结构化和减少幻觉的问题。现有方法在保证输出格式的正确性和避免生成不真实信息方面存在不足，尤其是在多轮对话场景下，问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是利用引导解码技术，通过预定义的格式或语法规则来约束语言模型的生成过程，从而确保输出符合预期结构，并减少模型产生幻觉的可能性。引导解码通过在解码过程中施加约束，使得模型只能生成符合规则的token序列。

技术框架：整体框架是在RAG系统的基础上，引入引导解码模块。首先，从外部知识库检索相关信息；然后，将检索到的信息和用户输入作为提示输入到大型语言模型中；最后，使用引导解码方法（Outlines、XGrammar或LM Format Enforcer）约束语言模型的输出，生成结构化的响应。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了不同引导解码方法在RAG系统中的性能，并分析了多轮对话对引导解码效果的影响。通过对比实验，揭示了不同方法在不同场景下的优缺点，为实际应用中选择合适的引导解码方法提供了指导。

关键设计：论文对比了三种引导解码方法：Outlines使用预定义的结构来引导生成；XGrammar使用语法规则来约束输出；LM Format Enforcer则通过强制模型遵循特定格式来生成内容。实验中，使用了0轮、1轮和2轮对话设置，以评估不同方法在多轮交互中的性能表现。具体参数设置和损失函数信息未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，不同的引导解码方法在不同的多轮对话场景下表现出不同的性能。研究揭示了多轮交互对引导解码的影响，并提供了在特定用例中选择合适方法的指导。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要结构化输出和高可靠性的RAG系统中，例如问答系统、对话机器人、知识图谱构建等领域。通过引导解码，可以提升生成内容的质量，减少错误信息的产生，提高用户体验。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如自动报告生成、代码生成等。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) into various applications has driven the need for structured and reliable responses. A key challenge in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems is ensuring that outputs align with expected formats while minimizing hallucinations. This study examines the role of guided decoding in RAG systems, comparing three methods, Outlines, XGrammar, and LM Format Enforcer, across different multi-turn prompting setups (0-turn, 1-turn, and 2-turn). By evaluating success rates, hallucination rates, and output quality, we provide insights into their performance and applicability. Our findings reveal how multi-turn interactions influence guided decoding, uncovering unexpected performance variations that can inform method selection for specific use cases. This work advances the understanding of structured output generation in RAG systems, offering both theoretical insights and practical guidance for LLM deployment.