Pistis-RAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Human Feedback

📄 arXiv: 2407.00072v5 📥 PDF

作者: Yu Bai, Yukai Miao, Li Chen, Dawei Wang, Dan Li, Yanyu Ren, Hongtao Xie, Ce Yang, Xuhui Cai

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2024-10-31)

💡 一句话要点

Pistis-RAG：利用人类反馈增强检索增强生成，提升内容排序和生成质量

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

关键词: 检索增强生成 RAG 人类反馈 排序学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 传统RAG系统仅依赖语义相关性，忽略了LLM对提示词顺序的敏感性，导致生成质量难以保证。
  2. Pistis-RAG框架以内容为中心，通过模拟人类反馈来优化内容排序，从而提升LLM的生成质量。
  3. 实验表明，Pistis-RAG在MMLU和C-EVAL准确率上分别提升了6.06%和7.08%，显著提高了与人类偏好的一致性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）系统面临语义相关性不足以保证生成质量的问题。由于大型语言模型（LLM）对少量提示词顺序的敏感性，这一问题尤为突出。为了解决这一挑战，利用结构化反馈（如复制、重新生成或不喜欢选项）使LLM输出与人类偏好对齐，提供了一种有前景的改进方法。这种反馈应用于整个输入列表，而不是对单个文档进行特定评分，从而构成一个列表范围标签学习排序任务。为此，我们提出了Pistis-RAG，一种新的RAG框架，采用以内容为中心的方法，以更好地使LLM与人类偏好对齐。Pistis-RAG有效地利用人类反馈，提高内容排序和生成质量。为了验证我们的框架，我们使用公共数据集来模拟人类反馈，从而有效地评估和改进我们的方法。实验结果表明，相对于基线RAG系统，Pistis-RAG提高了与人类偏好的一致性，在MMLU（英语）中提高了6.06%，在C-EVAL（中文）中提高了7.08%的准确率。这些结果突出了Pistis-RAG在克服传统RAG方法相关局限性方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统在检索增强生成时，仅仅依赖语义相关性进行文档检索，忽略了大型语言模型（LLM）对输入顺序的敏感性，以及人类偏好对生成质量的影响。因此，即使检索到的文档在语义上相关，也可能无法提升最终生成结果的质量。现有方法缺乏有效利用人类反馈来指导RAG过程的能力。

核心思路：Pistis-RAG的核心思路是引入人类反馈，通过模拟人类对生成结果的偏好（例如，复制、重新生成、不喜欢），来优化检索到的文档排序，从而更好地对齐LLM的生成结果与人类的期望。这种方法以内容为中心，强调通过反馈学习来提升RAG系统的性能。

技术框架：Pistis-RAG框架包含以下主要模块：1) 检索模块：负责从文档库中检索相关文档。2) 排序模块：根据人类反馈对检索到的文档进行排序，优化文档的输入顺序。3) 生成模块：利用排序后的文档作为上下文，生成最终的答案。4) 反馈模拟模块：使用公共数据集模拟人类反馈，用于训练和评估排序模块。整体流程是：用户输入问题，检索模块检索文档，反馈模拟模块生成反馈信号，排序模块根据反馈信号调整文档排序，最后生成模块利用排序后的文档生成答案。

关键创新：Pistis-RAG的关键创新在于将人类反馈融入到RAG流程中，通过学习排序来优化文档的输入顺序，从而更好地利用LLM的生成能力。与传统RAG方法相比，Pistis-RAG不再仅仅依赖语义相关性，而是更加关注人类的偏好和生成质量。

关键设计：论文使用公共数据集模拟人类反馈，具体实现方式未知。排序模块的具体实现细节，例如使用的排序算法、损失函数等，论文中没有详细描述。生成模块使用的LLM模型也未明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Pistis-RAG在模拟人类反馈的实验中，相对于基线RAG系统，在MMLU（英语）准确率上提升了6.06%，在C-EVAL（中文）准确率上提升了7.08%。这些结果表明，Pistis-RAG能够更有效地利用人类反馈来优化RAG流程，显著提升生成结果与人类偏好的一致性。

🎯 应用场景

Pistis-RAG可应用于各种需要检索增强生成的场景，例如问答系统、文档摘要、内容创作等。通过引入人类反馈，可以显著提升生成结果的质量和用户满意度。该研究有助于构建更加智能和人性化的RAG系统，在教育、医疗、金融等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

RAG systems face limitations when semantic relevance alone does not guarantee improved generation quality. This issue becomes particularly evident due to the sensitivity of large language models (LLMs) to the ordering of few-shot prompts, which can affect model performance. To address this challenge, aligning LLM outputs with human preferences using structured feedback, such as options to copy, regenerate, or dislike, offers a promising method for improvement. This feedback is applied to the entire list of inputs rather than giving specific ratings for individual documents, making it a Listwide Labels Learning-to-Rank task. To address this task, we propose Pistis-RAG, a new RAG framework designed with a content-centric approach to better align LLMs with human preferences. Pistis-RAG effectively utilizes human feedback, enhancing content ranking and generation quality. To validate our framework, we use public datasets to simulate human feedback, allowing us to evaluate and refine our method effectively. Experimental results indicate that Pistis-RAG improves alignment with human preferences relative to the baseline RAG system, showing a 6.06% increase in MMLU (English) and a 7.08% increase in C-EVAL (Chinese) accuracy metrics. These results highlight Pistis-RAG's effectiveness in overcoming the limitations associated with traditional RAG approaches.