Crafting the Path: Robust Query Rewriting for Information Retrieval

📄 arXiv: 2407.12529v2 📥 PDF

作者: Ingeol Baek, Jimin Lee, Joonho Yang, Hwanhee Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-17 (更新: 2024-08-26)

备注: 3 figures, 13 tables

💡 一句话要点

提出Crafting the Path结构化查询重写方法，提升信息检索在低资源领域的鲁棒性

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

关键词: 查询重写 信息检索 大型语言模型 结构化查询 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有查询重写方法依赖LLM内部知识，在LLM不熟悉的领域表现不佳，存在知识依赖和事实错误问题。
  2. Crafting the Path通过查询概念理解、查询类型识别和预期答案提取三步过程，结构化地构建查询相关信息。
  3. 实验表明，Crafting the Path在低资源领域优于现有方法，减少了对LLM内部知识的依赖，并降低了事实错误。

📝 摘要（中文）

查询重写旨在生成新的查询，以补充原始查询，从而改进信息检索系统。现有的查询重写方法，如query2doc、query2expand和query2cot，依赖于大型语言模型（LLM）的内部知识来生成相关段落，从而为查询添加信息。然而，当模型内部参数中缺乏必要的知识时，这些方法的有效性会显著下降。本文提出了一种名为Crafting the Path的结构化查询重写方法，专门为检索系统设计。Crafting the Path包含一个三步过程，用于构建查询相关的信息，这些信息对于在每个步骤中查找要搜索的段落是必要的。具体来说，Crafting the Path从查询概念理解开始，然后进行查询类型识别，最后进行预期答案提取。实验结果表明，我们的方法优于以前的重写方法，尤其是在LLM不太熟悉的领域。我们证明了我们的方法较少依赖于模型的内部参数知识，并生成更少的事实不准确的查询。此外，我们观察到Crafting the Path在检索增强生成场景中表现出卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有查询重写方法，如query2doc等，严重依赖大型语言模型（LLM）内部存储的知识。当处理LLM不熟悉的领域或长尾知识时，这些方法的效果会显著下降，容易产生事实性错误，限制了其在实际信息检索系统中的应用。因此，如何设计一种更鲁棒、更少依赖LLM内部知识的查询重写方法是一个关键问题。

核心思路：Crafting the Path的核心思路是将查询重写过程分解为三个明确的步骤，每个步骤都专注于提取查询的不同方面的信息，从而构建一个更全面、更结构化的查询表示。这种结构化的方法旨在减少对LLM内部知识的直接依赖，并提高查询重写的准确性和鲁棒性。通过显式地建模查询的概念、类型和预期答案，该方法能够更好地引导LLM生成更相关的重写查询。

技术框架：Crafting the Path包含三个主要阶段：1) 查询概念理解：分析原始查询，提取关键概念和实体。2) 查询类型识别：确定查询的类型（例如，事实性问题、定义性问题、列表问题等）。3) 预期答案提取：根据查询的概念和类型，预测用户期望的答案形式和内容。这三个阶段顺序执行，每个阶段的输出都作为下一个阶段的输入，最终生成重写后的查询。

关键创新：Crafting the Path的关键创新在于其结构化的查询重写流程。与以往直接依赖LLM生成重写查询的方法不同，Crafting the Path通过显式地建模查询的多个方面，减少了对LLM内部知识的依赖，并提高了查询重写的可控性和准确性。这种结构化的方法使得该方法在LLM不熟悉的领域也能表现良好。

关键设计：每个阶段的具体实现细节未知，论文摘要中没有详细说明。例如，查询概念理解可能使用命名实体识别和关键词提取技术；查询类型识别可能使用分类模型；预期答案提取可能使用生成模型或检索模型。具体的损失函数、网络结构等细节需要在论文正文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Crafting the Path在LLM不太熟悉的领域优于现有的查询重写方法。该方法减少了对LLM内部知识的依赖，并生成了更少的事实不准确的查询。此外，Crafting the Path在检索增强生成场景中表现出卓越的性能，表明其具有很强的泛化能力和实用价值。具体的性能提升数据未知，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

Crafting the Path可应用于各种信息检索系统，尤其是在处理专业领域、低资源语言或长尾知识的场景下。该方法能够提高检索结果的相关性和准确性，改善用户体验。此外，该方法还可以应用于检索增强生成（RAG）系统，提升生成内容的质量和可靠性。未来，该方法有望在智能客服、知识图谱构建等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Query rewriting aims to generate a new query that can complement the original query to improve the information retrieval system. Recent studies on query rewriting, such as query2doc, query2expand and querey2cot, rely on the internal knowledge of Large Language Models (LLMs) to generate a relevant passage to add information to the query. Nevertheless, the efficacy of these methodologies may markedly decline in instances where the requisite knowledge is not encapsulated within the model's intrinsic parameters. In this paper, we propose a novel structured query rewriting method called Crafting the Path tailored for retrieval systems. Crafting the Path involves a three-step process that crafts query-related information necessary for finding the passages to be searched in each step. Specifically, the Crafting the Path begins with Query Concept Comprehension, proceeds to Query Type Identification, and finally conducts Expected Answer Extraction. Experimental results show that our method outperforms previous rewriting methods, especially in less familiar domains for LLMs. We demonstrate that our method is less dependent on the internal parameter knowledge of the model and generates queries with fewer factual inaccuracies. Furthermore, we observe that \name{} demonstrates superior performance in the retrieval-augmented generation scenarios.