M-RAG: Reinforcing Large Language Model Performance through Retrieval-Augmented Generation with Multiple Partitions

📄 arXiv: 2405.16420v1 📥 PDF

作者: Zheng Wang, Shu Xian Teo, Jieer Ouyang, Yongjun Xu, Wei Shi

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-05-26

备注: This paper has been accepted by ACL 2024

💡 一句话要点

提出M-RAG多分区检索增强生成框架，提升LLM在多任务上的性能

🎯 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 多分区数据库 强化学习 大型语言模型 文本摘要 机器翻译 对话生成

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法将所有记忆置于单一数据库，易引入噪声，限制模型对关键信息的关注。
  2. M-RAG将数据库划分为多个分区，每个分区作为RAG的基本单元，提升检索效率。
  3. 利用多智能体强化学习优化LLM，在文本摘要、机器翻译和对话生成任务上显著提升性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过从外部数据库检索相关记忆来增强大型语言模型（LLM）的能力。然而，现有的RAG方法通常将所有记忆组织在一个整体数据库中，这可能会限制对关键记忆的关注并引入噪声。本文提出了一种用于RAG的多分区范式（称为M-RAG），其中每个数据库分区作为RAG执行的基本单元。基于此范式，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用具有多智能体强化学习的LLM来显式地优化不同的语言生成任务。通过在涵盖三个语言生成任务和涉及三种不同语言模型架构的七个数据集上进行的全面实验，我们证实M-RAG始终优于各种基线方法，在文本摘要、机器翻译和对话生成方面分别实现了11％、8％和12％的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成（RAG）方法通常使用单一的、整体的数据库来存储所有信息。这种方式的缺点在于，检索时容易引入噪声信息，并且可能无法有效地聚焦于对当前任务至关重要的关键记忆，从而影响生成质量。因此，如何更有效地组织和利用外部知识库，是提升RAG性能的关键问题。

核心思路：M-RAG的核心思路是将外部知识库划分为多个分区，每个分区包含特定主题或类型的记忆。在生成过程中，模型可以根据任务需求，有选择性地从不同的分区检索信息。这种多分区的方式有助于减少噪声，提高检索效率，并使模型能够更好地利用外部知识。

技术框架：M-RAG框架主要包含以下几个模块：1) 多分区数据库：将外部知识库划分为多个分区。2) 检索模块：根据输入查询，从多个分区中检索相关信息。3) 生成模块：利用LLM，结合检索到的信息生成最终结果。4) 多智能体强化学习模块：使用多个智能体，每个智能体负责优化一个或多个分区的检索策略，通过强化学习的方式，最大化生成结果的质量。

关键创新：M-RAG的关键创新在于引入了多分区数据库和多智能体强化学习。多分区数据库能够更有效地组织和利用外部知识，而多智能体强化学习则能够自动优化检索策略，从而提升生成质量。与传统的RAG方法相比，M-RAG能够更好地处理复杂的语言生成任务。

关键设计：在多智能体强化学习模块中，每个智能体对应一个或多个数据库分区，其目标是学习一个最优的检索策略，即在给定输入查询的情况下，选择哪些分区进行检索。智能体的奖励函数通常基于生成结果的质量，例如使用BLEU、ROUGE等指标。具体的网络结构和参数设置会根据不同的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，M-RAG在文本摘要、机器翻译和对话生成三个任务上均优于基线方法。具体而言，M-RAG在文本摘要任务上提升了11%，在机器翻译任务上提升了8%，在对话生成任务上提升了12%。这些结果表明，M-RAG能够有效地利用外部知识，提升LLM在多任务上的性能。

🎯 应用场景

M-RAG框架可广泛应用于各种需要利用外部知识的语言生成任务，例如智能客服、机器翻译、文本摘要、内容创作等。通过更有效地利用外部知识，M-RAG可以提升生成结果的质量和相关性，从而提高用户体验和工作效率。未来，该方法有望在知识密集型任务中发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances Large Language Models (LLMs) by retrieving relevant memories from an external database. However, existing RAG methods typically organize all memories in a whole database, potentially limiting focus on crucial memories and introducing noise. In this paper, we introduce a multiple partition paradigm for RAG (called M-RAG), where each database partition serves as a basic unit for RAG execution. Based on this paradigm, we propose a novel framework that leverages LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning to optimize different language generation tasks explicitly. Through comprehensive experiments conducted on seven datasets, spanning three language generation tasks and involving three distinct language model architectures, we confirm that M-RAG consistently outperforms various baseline methods, achieving improvements of 11%, 8%, and 12% for text summarization, machine translation, and dialogue generation, respectively.