ERATTA: Extreme RAG for Table To Answers with Large Language Models
作者: Sohini Roychowdhury, Marko Krema, Anvar Mahammad, Brian Moore, Arijit Mukherjee, Punit Prakashchandra
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-05-07 (更新: 2024-11-17)
备注: 5 pages, 4 tables, IEEE Big Data, 2024
💡 一句话要点
提出ERATTA，一种基于多LLM的极端RAG框架，用于企业级数据表问答，提升效率和准确性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: RAG 大型语言模型 企业数据 问答系统 多LLM 幻觉检测 数据认证
📋 核心要点
- 现有的RAG方法在企业级数据实践中面临成本不稳定和性能不可靠的问题，且通用性与领域特定性之间存在矛盾。
- ERATTA通过调用多个LLM，实现数据认证、查询路由、数据检索和定制提示，从而提升问答能力。
- 该系统在多个领域的数据表问答中表现出高置信度，并能有效检测LLM的幻觉问题。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的独特系统ERATTA，该系统利用多个LLM来实现数据认证、用户查询路由、数据检索和自定义提示，从而实现企业数据表的问答功能。针对高度波动且大型的源数据表，该框架能够在10秒内提供结构化响应。此外，还提出了一个包含五个指标的评分模块，用于检测和报告LLM响应中的幻觉。在可持续性、财务健康和社交媒体领域，该系统和评分指标在数百个用户查询中实现了超过90%的置信度。该极端RAG架构的扩展可以实现使用LLM进行异构源查询。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决企业级数据表中，利用LLM进行问答时，RAG方法面临的成本高、性能不稳定、领域泛化性差等问题。现有方法难以同时保证效率、准确性和可扩展性，并且容易产生幻觉。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多LLM协同工作的RAG框架，通过不同的LLM分别负责数据认证、查询路由、数据检索和提示工程，从而实现更高效、更准确的问答。这种设计旨在利用不同LLM的优势，降低单个LLM的压力，并提高系统的鲁棒性。
技术框架：ERATTA框架包含以下主要模块：1) 数据认证模块：验证数据来源和完整性；2) 查询路由模块：根据用户查询的意图，选择合适的LLM进行处理；3) 数据检索模块：从企业数据表中检索相关信息；4) 提示工程模块：为LLM生成定制化的提示，引导其生成准确的答案；5) 评分模块：评估LLM响应的质量，检测幻觉。整个流程旨在实现端到端的自动化问答。
关键创新：该论文的关键创新在于多LLM协同的RAG架构，以及用于检测LLM幻觉的五指标评分模块。与传统的单LLM RAG方法相比，ERATTA能够更好地利用不同LLM的优势，提高问答的准确性和效率。幻觉检测模块则有助于提高系统的可靠性。
关键设计：论文中提到，系统在10秒内返回结构化响应，暗示了对各个模块的性能进行了优化。五指标评分模块的具体指标未知，但其目的是量化LLM响应的质量，并识别潜在的幻觉。论文中没有明确给出具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，这些可能是实现细节或未公开的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ERATTA系统在可持续性、财务健康和社交媒体等领域的数据集上进行了测试，结果表明，该系统在数百个用户查询中实现了超过90%的置信度。此外，提出的五指标评分模块能够有效检测LLM响应中的幻觉，提高了系统的可靠性。这些实验结果表明，ERATTA在企业级数据表问答方面具有显著优势。
🎯 应用场景
ERATTA可应用于企业内部知识库问答、客户服务、数据分析等场景。该系统能够帮助企业员工快速获取所需信息，提高工作效率。通过扩展，该架构还可用于异构数据源的查询，具有广泛的应用前景。该研究对于提升企业级AI应用的效率和可靠性具有重要价值。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) with retrieval augmented-generation (RAG) have been the optimal choice for scalable generative AI solutions in the recent past. Although RAG implemented with AI agents (agentic-RAG) has been recently popularized, its suffers from unstable cost and unreliable performances for Enterprise-level data-practices. Most existing use-cases that incorporate RAG with LLMs have been either generic or extremely domain specific, thereby questioning the scalability and generalizability of RAG-LLM approaches. In this work, we propose a unique LLM-based system where multiple LLMs can be invoked to enable data authentication, user-query routing, data-retrieval and custom prompting for question-answering capabilities from Enterprise-data tables. The source tables here are highly fluctuating and large in size and the proposed framework enables structured responses in under 10 seconds per query. Additionally, we propose a five metric scoring module that detects and reports hallucinations in the LLM responses. Our proposed system and scoring metrics achieve >90% confidence scores across hundreds of user queries in the sustainability, financial health and social media domains. Extensions to the proposed extreme RAG architectures can enable heterogeneous source querying using LLMs.