Multi-Value-Product Retrieval-Augmented Generation for Industrial Product Attribute Value Identification

📄 arXiv: 2509.23874v1 📥 PDF

作者: Huike Zou, Haiyang Yang, Yindu Su, Liyu Chen, Chengbao Lian, Qingheng Zhang, Shuguang Han, Jufeng Chen

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-09-28

💡 一句话要点

提出MVP-RAG，解决工业产品属性值识别中的级联错误、OOD和泛化性问题。

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

关键词: 产品属性值识别 检索增强生成 多级检索 大型语言模型 电子商务 工业应用 OOD问题 产品知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有PAVI方法面临级联错误、无法处理OOD属性值和缺乏泛化能力等挑战，限制了其在实际工业场景中的应用。
  2. MVP-RAG通过检索相似产品和属性值，并利用大型语言模型生成标准化属性值，有效缓解了OOD问题并提升了泛化能力。
  3. 实验结果表明，MVP-RAG在PAVI任务上优于现有方法，并在真实工业环境中成功部署，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于工业产品属性值识别（PAVI）的多值产品检索增强生成模型（MVP-RAG），旨在解决电子商务平台上产品搜索、推荐和业务分析中存在的级联错误、无法处理分布外（OOD）属性值以及缺乏泛化能力等问题。MVP-RAG将PAVI定义为一个检索-生成任务，其中产品标题描述作为查询，产品和属性值作为语料库。该模型首先检索同一类别的相似产品和候选属性值，然后生成标准化的属性值。该工作的主要优势在于：（1）提出了一种多级检索方案，将产品和属性值作为PAVI领域中不同的层级；（2）利用大型语言模型生成属性值，显著缓解了OOD问题；（3）成功部署在真实的工业环境中。大量实验结果表明，MVP-RAG的性能优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业产品属性值识别（PAVI）问题。现有方法存在三个主要痛点：一是级联错误，即一个属性值的错误识别会影响后续属性值的识别；二是无法处理分布外（OOD）的属性值，导致识别准确率下降；三是泛化能力不足，难以适应新的产品类别和属性。

核心思路：论文的核心思路是将PAVI问题转化为一个检索增强的生成任务。通过检索与目标产品相似的产品和候选属性值，为生成模型提供更丰富的上下文信息，从而提高属性值识别的准确性和鲁棒性。利用大型语言模型的生成能力，可以有效缓解OOD问题，并提升模型的泛化能力。

技术框架：MVP-RAG的整体框架包括以下几个主要模块：1) 产品和属性值索引构建：构建产品和属性值的索引库，用于快速检索相似产品和候选属性值。2) 多级检索：首先检索与目标产品相似的产品，然后从检索到的产品中提取候选属性值。3) 属性值生成：利用大型语言模型，结合目标产品描述和检索到的候选属性值，生成标准化的属性值。4) 分类模块（可选）：对生成的属性值进行分类，进一步提高识别准确率。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了多级检索方案，将产品和属性值作为PAVI领域中不同的层级进行处理。这种分层检索的方式可以更有效地利用产品和属性值之间的关系，提高检索的准确性和效率。此外，利用大型语言模型进行属性值生成也是一个重要的创新点，可以有效缓解OOD问题。

关键设计：在多级检索中，可以使用不同的相似度度量方法来衡量产品之间的相似度，例如基于文本的相似度、基于图像的相似度等。在属性值生成中，可以使用不同的损失函数来训练大型语言模型，例如交叉熵损失、序列到序列损失等。具体的网络结构可以根据实际情况进行选择，例如Transformer、LSTM等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MVP-RAG在PAVI任务上取得了显著的性能提升，优于现有的state-of-the-art基线方法。具体而言，MVP-RAG在准确率、召回率和F1值等指标上均有明显提升。此外，MVP-RAG在处理OOD属性值方面表现出色，能够有效缓解OOD问题。该模型已成功部署在真实的工业环境中，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电子商务平台，用于改进产品搜索、推荐和业务分析。通过准确识别产品属性值，可以提高搜索结果的相关性，提升推荐系统的个性化程度，并为商家提供更精准的业务决策支持。此外，该技术还可以应用于智能客服、产品知识图谱构建等领域。

📄 摘要（原文）

Identifying attribute values from product profiles is a key task for improving product search, recommendation, and business analytics on e-commerce platforms, which we called Product Attribute Value Identification (PAVI) . However, existing PAVI methods face critical challenges, such as cascading errors, inability to handle out-of-distribution (OOD) attribute values, and lack of generalization capability. To address these limitations, we introduce Multi-Value-Product Retrieval-Augmented Generation (MVP-RAG), combining the strengths of retrieval, generation, and classification paradigms. MVP-RAG defines PAVI as a retrieval-generation task, where the product title description serves as the query, and products and attribute values act as the corpus. It first retrieves similar products of the same category and candidate attribute values, and then generates the standardized attribute values. The key advantages of this work are: (1) the proposal of a multi-level retrieval scheme, with products and attribute values as distinct hierarchical levels in PAVI domain (2) attribute value generation of large language model to significantly alleviate the OOD problem and (3) its successful deployment in a real-world industrial environment. Extensive experimental results demonstrate that MVP-RAG performs better than the state-of-the-art baselines.