Compressing Long Context for Enhancing RAG with AMR-based Concept Distillation

📄 arXiv: 2405.03085v1 📥 PDF

作者: Kaize Shi, Xueyao Sun, Qing Li, Guandong Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

提出基于AMR概念蒸馏的RAG框架，压缩长文本上下文以提升问答性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 长文本压缩 抽象意义表示 概念蒸馏 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在处理长文本时，检索到的文档包含大量噪声信息，分散了LLM的注意力，影响问答效果。
  2. 论文提出基于AMR的概念蒸馏算法，将检索到的文档压缩为关键概念集合，引导LLM关注重要信息。
  3. 实验结果表明，该方法在开放域问答任务中优于其他基线方法，尤其是在文档数量增加时，且具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在信息获取方面取得了显著进展。然而，它们过度依赖潜在的、有缺陷的参数知识，导致幻觉和不准确，尤其是在处理长尾、领域特定的查询时。检索增强生成(RAG)通过整合外部的、非参数知识来解决这一局限性。然而，检索到的长文本上下文通常包含噪声、不相关的信息以及重要的知识，从而负面地稀释了LLMs的注意力。受到关键概念在个人阅读理解中的支持作用的启发，我们提出了一种新的基于概念的RAG框架，该框架具有基于抽象意义表示(AMR)的概念蒸馏算法。所提出的算法通过参考可靠的语言特征，将混乱的原始检索文档压缩成从AMR的信息节点中提取的关键概念的紧凑集合。这些概念明确地约束LLMs在推理过程中只关注重要信息。我们在开放域问答数据集上进行了广泛的实验，以实证评估所提出方法的有效性。结果表明，基于概念的RAG框架优于其他基线方法，特别是随着支持文档数量的增加，同时在各种骨干LLMs中也表现出鲁棒性。这强调了提取的概念通过过滤掉干扰信息来增强RAG过程。据我们所知，这是第一个引入AMR来增强RAG的工作，为通过基于语义的上下文压缩来增强推理性能提供了一种潜在的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG方法在处理长文本时，检索到的文档通常包含大量噪声和不相关的信息，这些信息会分散LLM的注意力，导致性能下降。现有的方法缺乏有效过滤和压缩上下文信息的能力，使得LLM难以聚焦于关键知识点。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类阅读理解中关键概念的作用，通过提取文档中的核心概念来压缩上下文，从而提高LLM的问答性能。利用AMR（Abstract Meaning Representation）将文本转换为语义图，并从中提取关键概念，作为LLM的输入，引导其关注重要信息。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用传统的检索方法（如BM25或向量检索）从外部知识库中检索相关文档。2) 使用AMR解析器将检索到的文档解析为AMR图。3) 从AMR图中提取关键概念，这些概念代表了文档的核心语义信息。4) 将提取的关键概念作为上下文输入到LLM中，进行问答生成。

关键创新：该方法的主要创新在于引入了AMR进行上下文压缩，并将其应用于RAG框架中。与传统的上下文压缩方法（如摘要生成）相比，AMR能够更准确地捕捉文档的语义信息，并提取出更具代表性的关键概念。这是首次将AMR应用于RAG以增强推理性能。

关键设计：AMR图节点重要性评估：通过节点在图中的连接度、语言特征等信息，评估节点的重要性，选择top-K个节点作为关键概念。LLM输入格式：将提取的关键概念以特定的格式（例如，列表或自然语言描述）输入到LLM中。实验中使用了多种LLM作为backbone，包括但不限于LLaMA系列模型。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于AMR概念蒸馏的RAG框架在开放域问答任务中优于其他基线方法。特别是在支持文档数量增加时，该方法的性能提升更为显著，表明其能够有效过滤噪声信息。此外，该方法在不同的LLM backbone上都表现出良好的鲁棒性，验证了其通用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理长文本上下文的问答系统，例如智能客服、知识图谱问答、文档摘要等。通过压缩上下文，可以提高LLM的推理效率和准确性，尤其是在处理领域特定或长尾查询时，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have made significant strides in information acquisition. However, their overreliance on potentially flawed parametric knowledge leads to hallucinations and inaccuracies, particularly when handling long-tail, domain-specific queries. Retrieval Augmented Generation (RAG) addresses this limitation by incorporating external, non-parametric knowledge. Nevertheless, the retrieved long-context documents often contain noisy, irrelevant information alongside vital knowledge, negatively diluting LLMs' attention. Inspired by the supportive role of essential concepts in individuals' reading comprehension, we propose a novel concept-based RAG framework with the Abstract Meaning Representation (AMR)-based concept distillation algorithm. The proposed algorithm compresses the cluttered raw retrieved documents into a compact set of crucial concepts distilled from the informative nodes of AMR by referring to reliable linguistic features. The concepts explicitly constrain LLMs to focus solely on vital information in the inference process. We conduct extensive experiments on open-domain question-answering datasets to empirically evaluate the proposed method's effectiveness. The results indicate that the concept-based RAG framework outperforms other baseline methods, particularly as the number of supporting documents increases, while also exhibiting robustness across various backbone LLMs. This emphasizes the distilled concepts are informative for augmenting the RAG process by filtering out interference information. To the best of our knowledge, this is the first work introducing AMR to enhance the RAG, presenting a potential solution to augment inference performance with semantic-based context compression.