DSLR: Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction to Enhance Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2407.03627v5 📥 PDF

作者: Taeho Hwang, Soyeong Jeong, Sukmin Cho, SeungYoon Han, Jong C. Park

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-09-08)

备注: 20 pages

期刊: KnowledgeNLP@ACL 2024

💡 一句话要点

提出DSLR框架，通过句子级别重排序和重构优化RAG系统中的文档检索。

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

关键词: 检索增强生成 文档优化 句子重排序 无监督学习 开放域问答

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统在检索失败和LLM过滤不相关信息的能力方面存在局限性，影响生成质量。
  2. DSLR框架通过句子级别的重排序和重构，过滤不相关信息，生成更连贯的段落，提升RAG性能。
  3. 实验表明，DSLR在多个开放域QA数据集上显著提升了RAG性能，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)的最新进展显著提高了其在各种自然语言处理(NLP)任务中的性能。然而，由于参数记忆的限制，LLM仍然难以生成非事实性的回复。检索增强生成(RAG)系统通过结合外部知识和检索模块来解决这个问题。尽管RAG系统取得了一些成功，但当前的RAG系统在检索失败以及LLM过滤不相关信息的能力有限等方面面临挑战。因此，本文提出DSLR（Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction），这是一个无监督框架，它将检索到的文档分解为句子，过滤掉不相关的句子，然后将它们重新构建成连贯的段落。我们在多个开放域问答数据集上对DSLR进行了实验验证，结果表明，与传统的固定大小段落相比，DSLR显著提高了RAG的性能。此外，我们的DSLR在特定的、但现实的场景中提高了性能，而无需额外的训练，为RAG系统中优化检索文档提供了一种有效且高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统依赖于固定大小的段落检索，容易引入噪声信息，并且LLM难以有效过滤这些噪声，导致生成结果质量下降。检索失败也是一个关键问题，影响了RAG系统的整体性能。

核心思路：DSLR的核心思路是将检索到的文档分解为句子，通过句子级别的重排序来过滤掉不相关的句子，然后将剩余的句子重新组合成连贯的段落。这种方法旨在减少噪声信息的干扰，并提高LLM利用检索信息的效率。

技术框架：DSLR框架主要包含三个阶段：句子分解、句子重排序和段落重构。首先，将检索到的文档分解为独立的句子。然后，使用句子重排序模块对句子进行排序，过滤掉不相关的句子。最后，将排序后的句子重新组合成连贯的段落，作为LLM的输入。

关键创新：DSLR的关键创新在于其无监督的句子级别重排序和重构机制。与传统的固定大小段落检索相比，DSLR能够更精细地控制输入LLM的信息，从而提高生成质量。此外，DSLR无需额外的训练，使其更易于部署和应用。

关键设计：句子重排序模块的具体实现细节未知，论文中可能使用了某种相似度计算方法或预训练模型来评估句子与查询的相关性。段落重构阶段可能采用了一些策略来保证段落的连贯性，例如基于句子顺序或语义关系的重组。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DSLR在多个开放域QA数据集上显著提升了RAG的性能。具体提升幅度未知，但论文强调DSLR优于传统的固定大小段落检索方法。此外，DSLR在特定场景下无需额外训练即可提升性能，体现了其高效性和实用性。

🎯 应用场景

DSLR框架可广泛应用于各种需要检索增强生成的场景，例如开放域问答、对话系统、文档摘要等。通过优化检索到的文档，DSLR能够提高生成结果的准确性和相关性，从而提升用户体验。该方法无需额外训练，易于部署，具有很高的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly improved their performance across various Natural Language Processing (NLP) tasks. However, LLMs still struggle with generating non-factual responses due to limitations in their parametric memory. Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems address this issue by incorporating external knowledge with a retrieval module. Despite their successes, however, current RAG systems face challenges with retrieval failures and the limited ability of LLMs to filter out irrelevant information. Therefore, in this work, we propose DSLR (Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction), an unsupervised framework that decomposes retrieved documents into sentences, filters out irrelevant sentences, and reconstructs them again into coherent passages. We experimentally validate DSLR on multiple open-domain QA datasets and the results demonstrate that DSLR significantly enhances the RAG performance over conventional fixed-size passage. Furthermore, our DSLR enhances performance in specific, yet realistic scenarios without the need for additional training, providing an effective and efficient solution for refining retrieved documents in RAG systems.