Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Conversational Systems

📄 arXiv: 2407.21712v1 📥 PDF

作者: Xi Wang, Procheta Sen, Ruizhe Li, Emine Yilmaz

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-07-31

备注: 12 pages, under review

💡 一句话要点

提出RAGate门控模型，自适应地决定对话系统是否需要检索增强生成。

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

关键词: 检索增强生成 对话系统 门控模型 自适应学习 知识库 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有对话系统通常无差别地应用检索增强生成(RAG)，忽略了并非所有对话轮次都需要外部知识。
  2. 论文提出RAGate门控模型，根据对话上下文和相关输入，自适应地决定是否需要RAG。
  3. 实验表明RAGate能有效识别需要RAG的系统回复，生成高质量且置信度高的回复。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在对话系统开发中取得了成功，但许多研究表明，检索和增强外部知识对于提供信息丰富的回复非常有效。因此，许多现有研究通常假设对话系统总是需要检索增强生成（RAG），而缺乏显式控制。本文旨在研究这种必要性，即系统回复的每一轮都需要外部知识增强吗？通过利用人工对自适应增强的二元选择判断，开发了RAGate，一个门控模型，用于建模对话上下文和相关输入，以预测对话系统是否需要RAG来改进回复。在对话模型上设计和应用RAGate，并对不同的对话场景进行全面的分析。实验结果和分析表明，RAGate在基于RAG的对话系统中能够有效地识别需要进行适当RAG的系统回复，从而产生高质量的回复和高生成置信度。该研究还确定了生成置信度与增强知识的相关性之间的关系。

🔬 方法详解

问题定义：现有对话系统在生成回复时，通常默认每一轮都需要检索增强生成（RAG），这导致了不必要的计算开销，并且可能引入不相关的外部知识，降低回复质量。因此，需要一种机制来判断何时应该使用RAG，何时应该直接使用语言模型生成回复。

核心思路：论文的核心思路是训练一个门控模型（RAGate），该模型能够根据对话历史和候选的检索结果，预测当前轮次的回复是否需要RAG。RAGate本质上是一个二分类器，输出“需要RAG”或“不需要RAG”。这样，系统可以根据RAGate的预测结果，自适应地选择是否使用RAG。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1. 对话历史编码器：用于将对话历史编码成一个向量表示。2. 检索模块：用于从外部知识库中检索相关文档。3. 检索结果编码器：用于将检索到的文档编码成向量表示。4. RAGate门控模型：基于对话历史和检索结果的向量表示，预测是否需要RAG。5. 生成模块：根据RAGate的预测结果，选择使用RAG或直接使用语言模型生成回复。如果需要RAG，则将检索到的文档作为上下文输入到语言模型中。

关键创新：关键创新在于提出了RAGate门控模型，实现了对RAG的自适应控制。与现有方法相比，RAGate能够根据对话上下文动态地决定是否需要RAG，避免了不必要的计算开销和噪声引入。此外，论文还研究了生成置信度与增强知识相关性之间的关系，为RAGate的设计提供了理论依据。

关键设计：RAGate模型可以使用各种神经网络结构实现，例如Transformer、LSTM等。损失函数可以使用交叉熵损失函数，用于训练RAGate的二分类能力。关键参数包括对话历史编码器和检索结果编码器的维度、RAGate模型的层数和隐藏层大小等。论文中使用了人工标注数据来训练RAGate，标注数据包含对话历史、检索结果以及是否需要RAG的标签。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RAGate能够有效地识别需要RAG的系统回复，并且能够生成高质量且置信度高的回复。具体的性能数据未知，但论文强调了RAGate在识别适当RAG方面的有效性，以及生成回复的高质量和高置信度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种对话系统，例如聊天机器人、智能客服等。通过自适应地控制RAG的使用，可以提高对话系统的效率和回复质量，降低计算成本。此外，该研究还可以推广到其他需要外部知识增强的自然语言处理任务中，例如问答系统、文本摘要等。

📄 摘要（原文）

Despite the success of integrating large language models into the development of conversational systems, many studies have shown the effectiveness of retrieving and augmenting external knowledge for informative responses. Hence, many existing studies commonly assume the always need for Retrieval Augmented Generation (RAG) in a conversational system without explicit control. This raises a research question about such a necessity. In this study, we propose to investigate the need for each turn of system response to be augmented with external knowledge. In particular, by leveraging human judgements on the binary choice of adaptive augmentation, we develop RAGate, a gating model, which models conversation context and relevant inputs to predict if a conversational system requires RAG for improved responses. We conduct extensive experiments on devising and applying RAGate to conversational models and well-rounded analyses of different conversational scenarios. Our experimental results and analysis indicate the effective application of RAGate in RAG-based conversational systems in identifying system responses for appropriate RAG with high-quality responses and a high generation confidence. This study also identifies the correlation between the generation's confidence level and the relevance of the augmented knowledge.