CCSK:Cognitive Convection of Self-Knowledge Based Retrieval Augmentation for Large Language Models

📄 arXiv: 2504.10498v3 📥 PDF

作者: Jianling Lu, Mingqi Lv, Tieming Chen

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-05-06)

备注: All authors of this paper have unanimously decided to withdraw its preprint from arXiv. As one of the authors, I cannot unilaterally decide its retention. In accordance with the collective decision, we formally request the complete deletion of the paper from arXiv

💡 一句话要点

提出CCSK，通过自知识认知对流增强大语言模型的检索增强生成效果

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

关键词: 检索增强生成 大语言模型 自知识 认知对流 Siamese网络 响应质量评估 动态决策 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有基于阈值的检索增强方法采用静态机制，难以平衡LLM自知识与外部信息，导致检索决策与LLM响应的相关性不足。
  2. CCSK通过Siamese网络和响应质量模型实现动态联合决策，融合历史查询相似度和响应质量评估，更有效地激活信息检索。
  3. 实验结果表明，CCSK在真实数据集上显著提升了模型的信息检索效果，验证了动态决策机制的有效性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过引入外部知识显著提升了大语言模型(LLM)在问答任务中的性能。然而，主要的困难在于平衡LLM固有的自知识与外部信息检索(IR)。目前基于阈值的方法采用具有单一标准的一维静态机制。因此，在处理困难查询时，它们的IR决策可能与LLM的响应无关。为了缓解这个问题，我们提出了自知识认知对流(CCSK)。与维持单一固定IR激活标准的传统方法不同，CCSK通过Siamese网络模块和响应质量模型实现动态联合决策过程。Siamese网络计算当前查询与历史查询之间的余弦相似度。响应质量模型通过LightGBM评估LLM的响应。CCSK的最终决策来自两个模块的输出，以及使用多头注意力机制融合的文本特征。在真实世界数据集上的大量实验表明，CCSK显著提高了模型在信息检索方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）中，大语言模型（LLM）如何有效利用外部信息的问题。现有方法，特别是基于阈值的检索方法，采用静态的、一维的决策机制，无法根据查询的难易程度和LLM自身的知识水平动态调整检索策略。这导致在处理复杂或LLM已经具备相关知识的查询时，检索到的信息可能无关紧要，甚至干扰LLM的生成。

核心思路：CCSK的核心思路是模拟人类的认知过程，通过“认知对流”的方式，动态地平衡LLM的自知识和外部检索信息。具体来说，CCSK不再采用固定的检索激活标准，而是通过一个动态的联合决策过程，综合考虑查询的难度、LLM的响应质量以及历史查询的相似性，来决定是否进行信息检索。这种动态调整机制能够使LLM更智能地利用外部知识，避免不必要的检索干扰。

技术框架：CCSK的技术框架主要包含三个模块：Siamese网络模块、响应质量模型和决策融合模块。首先，Siamese网络计算当前查询与历史查询之间的相似度，用于评估当前查询的难度。其次，响应质量模型使用LightGBM评估LLM在没有检索增强的情况下，对当前查询的响应质量。最后，决策融合模块综合Siamese网络和响应质量模型的输出，以及文本特征，通过多头注意力机制进行融合，最终决定是否进行信息检索。

关键创新：CCSK最重要的技术创新点在于其动态的联合决策机制。与传统方法采用固定的检索激活标准不同，CCSK能够根据查询的难度、LLM的响应质量以及历史查询的相似性，动态地调整检索策略。这种动态调整机制能够使LLM更智能地利用外部知识，避免不必要的检索干扰。此外，使用Siamese网络评估查询难度，以及使用LightGBM评估响应质量，也是CCSK的创新之处。

关键设计：Siamese网络采用余弦相似度来衡量查询之间的相似性。响应质量模型使用LightGBM进行训练，输入特征包括LLM响应的流畅度、相关性等。决策融合模块使用多头注意力机制融合来自Siamese网络、响应质量模型和文本特征的信息。损失函数未知，论文中没有明确说明。

📊 实验亮点

论文在真实世界数据集上进行了大量实验，结果表明CCSK显著提高了模型在信息检索方面的有效性。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，需要查阅原文。但结论是CCSK优于传统的静态检索方法，验证了其动态决策机制的有效性。

🎯 应用场景

CCSK可应用于各种需要检索增强生成的大语言模型应用场景，例如智能问答系统、知识库问答、对话机器人等。通过更智能地利用外部知识，CCSK能够提升这些应用在处理复杂查询时的准确性和可靠性，并减少不相关信息的干扰，从而提高用户体验。未来，CCSK的动态决策机制可以进一步扩展到其他任务，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

The performance of large language models (LLMs) in Q&A task increased substantially through Retrieval-Augmented Generation (RAG) which brings in external knowledge. However, the main difficulty lies in balancing the inherent self-knowledge of LLMs with external information retrieval (IR). The current threshold-based methods apply one-dimensional static mechanisms with single criterion. As a result, their IR decisions might be irrelevant to the LLMs' response under difficult queries. To alleviate this problem, we propose Cognitive Convection of Self-Knowledge (CCSK). Different from traditional methods that maintain single fixed IR activation criteria, CCSK implements a dynamic joint decision process via a Siamese Network module and a Response Quality Model. The Siamese Network calculates the cosine similarity between the current query and the historical queries. The Response Quality Model evaluates the responses of LLMs through LightGBM. The final decision of the CCSK is derived from the outputs of the two modules, as well as text features fused using a multi-head attention mechanism. Extensive experiments on real-world datasets show that CCSK significantly enhances the model's effectiveness in information retrieval.