CtrlA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Inherent Control

📄 arXiv: 2405.18727v2 📥 PDF

作者: Huanshuo Liu, Hao Zhang, Zhijiang Guo, Jing Wang, Kuicai Dong, Xiangyang Li, Yi Quan Lee, Cong Zhang, Yong Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-05-29 (更新: 2024-10-03)

备注: 29 pages, 10 figures, 11 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CtrlA框架，通过内在控制实现自适应检索增强生成，提升LLM的诚实性和知识覆盖。

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

关键词: 检索增强生成 自适应RAG 大型语言模型 内在控制 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有自适应RAG方法主要依赖统计不确定性检测LLM置信度，忽略了从表征角度进行控制。
  2. CtrlA框架通过提取LLM的诚实和置信方向特征，实现对LLM行为的内在控制，指导检索时机。
  3. 实验表明，CtrlA在多种任务上优于现有方法，诚实性引导和置信度监控效果显著。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过检索外部知识来缓解大型语言模型(LLM)的幻觉问题，是一种很有前景的解决方案。自适应RAG通过在生成过程中动态检索来增强这种方法，仅当查询超出LLM的内部知识时才激活检索。现有方法主要侧重于通过统计不确定性来检测LLM的置信度。相反，我们首次尝试从表征的角度解决自适应RAG问题，并开发了一个基于内在控制的框架，称为\name。具体来说，我们提取代表LLM诚实和置信方向的特征，并采用它们来控制LLM的行为和指导检索时机决策。我们还设计了一个简单而有效的查询公式化策略来支持自适应检索。实验表明，\name在各种任务上优于现有的自适应RAG方法，诚实性引导可以有效地使LLM更加诚实，并且置信度监控是检索触发的一个有希望的指标。

🔬 方法详解

问题定义：现有自适应RAG方法主要依赖于统计不确定性来判断LLM是否需要检索外部知识，这种方法忽略了LLM内部表征所蕴含的信息，无法直接控制LLM的行为，并且在判断检索时机上存在局限性。现有方法的痛点在于缺乏对LLM内在状态的理解和利用，导致检索决策不够精准。

核心思路：CtrlA的核心思路是从LLM的表征空间中提取出代表诚实性和置信度的特征向量，利用这些特征向量来控制LLM的行为，并指导检索时机的选择。通过对LLM内在状态的直接控制，可以更准确地判断何时需要进行检索，从而提高RAG系统的效率和准确性。

技术框架：CtrlA框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：从LLM的中间层提取特征向量，这些特征向量代表了LLM的诚实性和置信度。2) 控制模块：利用提取的特征向量来调整LLM的生成行为，例如，当置信度较低时，可以增加检索的概率。3) 检索模块：根据控制模块的决策，从外部知识库中检索相关信息。4) 生成模块：将检索到的信息与LLM的内部知识相结合，生成最终的答案。

关键创新：CtrlA最重要的技术创新点在于首次从表征的角度解决自适应RAG问题，通过提取和利用LLM的内在特征来实现对LLM行为的直接控制。与现有方法相比，CtrlA不需要依赖统计不确定性，而是直接利用LLM的内部信息来进行检索决策，从而提高了检索的准确性和效率。

关键设计：CtrlA的关键设计包括：1) 诚实性和置信度特征的提取方法：论文可能采用了某种特定的神经网络结构或训练方法来提取这些特征。2) 控制策略的设计：论文可能设计了一种基于特征向量的控制函数，用于调整LLM的生成行为。3) 查询公式化策略：论文设计了一种简单有效的查询构建方法，以支持自适应检索，确保检索到的信息与当前生成的需求相关。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CtrlA在多个任务上优于现有的自适应RAG方法。通过诚实性引导，LLM的回答更加诚实可靠。置信度监控被证明是检索触发的一个有效指标。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

CtrlA框架可应用于各种需要知识增强的大型语言模型应用场景，例如问答系统、对话系统、文本生成等。通过提高LLM的诚实性和知识覆盖率，可以提升用户体验，减少错误信息的产生，并为用户提供更可靠的信息服务。该研究对提升LLM的可靠性和可控性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a promising solution for mitigating hallucinations of large language models (LLMs) with retrieved external knowledge. Adaptive RAG enhances this approach by enabling dynamic retrieval during generation, activating retrieval only when the query exceeds LLM's internal knowledge. Existing methods primarily focus on detecting LLM's confidence via statistical uncertainty. Instead, we present the first attempts to solve adaptive RAG from a representation perspective and develop an inherent control-based framework, termed \name. Specifically, we extract the features that represent the honesty and confidence directions of LLM and adopt them to control LLM behavior and guide retrieval timing decisions. We also design a simple yet effective query formulation strategy to support adaptive retrieval. Experiments show that \name is superior to existing adaptive RAG methods on a diverse set of tasks, the honesty steering can effectively make LLMs more honest and confidence monitoring is a promising indicator of retrieval trigger.Our code is available at \url{https://github.com/HSLiu-Initial/CtrlA}.