Improving RAG for Personalization with Author Features and Contrastive Examples

📄 arXiv: 2504.08745v1 📥 PDF

作者: Mert Yazan, Suzan Verberne, Frederik Situmeang

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-24

💡 一句话要点

提出结合作者特征和对比样本的RAG方法，提升个性化文本生成效果

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

关键词: 检索增强生成 个性化文本生成 作者特征 对比学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在个性化方面难以捕捉作者的细粒度特征，导致无法准确识别其独特风格。
  2. 通过引入作者特定特征（如情感极性、常用词）和对比样本，丰富RAG上下文，提升LLM对作者风格的理解。
  3. 实验表明，结合作者特征和对比样本能显著提升个性化文本生成效果，相对基线RAG提升15%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种改进的检索增强生成（RAG）方法，用于个性化文本生成，旨在更好地捕捉作者的细粒度特征。除了作者的过往样本外，该方法还利用作者特定的特征（如平均情感极性和常用词）来丰富RAG的上下文。此外，引入了一种名为“对比样本”的新特征，即检索其他作者的文档，以帮助大型语言模型（LLM）识别目标作者的独特风格。实验结果表明，添加关于命名实体、依存关系模式和常用词的少量信息可以显著改善个性化文本生成。结合作者特征和对比样本进一步提升了性能，相对于基线RAG实现了15%的相对改进，并优于基准模型。研究结果表明，细粒度特征对于更好的个性化至关重要，同时也为将对比样本作为RAG的补充开辟了新的研究方向。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于RAG的个性化文本生成方法难以充分利用作者的细粒度特征，例如写作风格、常用词汇等，导致生成的文本无法准确反映作者的个人特色。现有方法主要依赖于检索作者的历史文档，而忽略了作者本身的特征信息，以及与其他作者的差异性。

核心思路：本文的核心思路是通过引入作者的细粒度特征和对比样本，来增强RAG模型对作者风格的理解。作者特征包括情感极性、常用词等，对比样本则是其他作者的文档，用于突出目标作者的独特之处。通过这种方式，模型可以更好地学习到作者的个性化表达方式。

技术框架：该方法在标准的RAG框架基础上进行了扩展。首先，提取目标作者的特征信息，包括情感极性、常用词、命名实体、依存关系模式等。然后，从其他作者的文档中检索出与目标作者文档相似的对比样本。最后，将作者特征和对比样本与目标作者的历史文档一起作为上下文输入到LLM中，生成个性化文本。整体流程可以概括为：作者特征提取 -> 对比样本检索 -> 上下文构建 -> 文本生成。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了“对比样本”的概念。通过将目标作者的文档与其他作者的文档进行对比，可以更清晰地展现目标作者的独特风格。这种对比学习的思想有助于模型更好地捕捉作者的个性化特征，从而生成更具个性化的文本。

关键设计：在作者特征提取方面，论文使用了情感分析工具和词频统计方法。在对比样本检索方面，使用了基于文本相似度的检索算法。在LLM方面，可以使用各种预训练语言模型，如GPT-3、T5等。论文中没有明确指出具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些细节可能需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，添加作者特征（如命名实体、依存关系模式和常用词）可以显著改善个性化文本生成效果。结合作者特征和对比样本后，性能进一步提升，相对于基线RAG实现了15%的相对改进，并优于基准模型。这些结果验证了细粒度特征和对比样本对于提升个性化文本生成效果的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种个性化文本生成场景，例如：模仿特定作者的写作风格进行内容创作、生成个性化的回复邮件、为特定用户定制新闻报道等。通过更好地捕捉作者或用户的个人特征，可以生成更符合其风格和偏好的文本内容，提升用户体验和内容质量。未来，该方法还可以扩展到其他模态，例如个性化语音合成、个性化图像生成等。

📄 摘要（原文）

Personalization with retrieval-augmented generation (RAG) often fails to capture fine-grained features of authors, making it hard to identify their unique traits. To enrich the RAG context, we propose providing Large Language Models (LLMs) with author-specific features, such as average sentiment polarity and frequently used words, in addition to past samples from the author's profile. We introduce a new feature called Contrastive Examples: documents from other authors are retrieved to help LLM identify what makes an author's style unique in comparison to others. Our experiments show that adding a couple of sentences about the named entities, dependency patterns, and words a person uses frequently significantly improves personalized text generation. Combining features with contrastive examples boosts the performance further, achieving a relative 15% improvement over baseline RAG while outperforming the benchmarks. Our results show the value of fine-grained features for better personalization, while opening a new research dimension for including contrastive examples as a complement with RAG. We release our code publicly.