WeKnow-RAG: An Adaptive Approach for Retrieval-Augmented Generation Integrating Web Search and Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2408.07611v2 📥 PDF

作者: Weijian Xie, Xuefeng Liang, Yuhui Liu, Kaihua Ni, Hong Cheng, Zetian Hu

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-08-14 (更新: 2024-08-28)

备注: 8 pages, 2 figures, technical report for 3rd place in Task 3 of Meta KDD Cup 2024 CRAG Challenge

💡 一句话要点

WeKnow-RAG：融合Web搜索与知识图谱的自适应检索增强生成方法

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

关键词: 检索增强生成 知识图谱 Web搜索 大型语言模型 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有LLM容易产生事实错误和幻觉内容，限制了其在实际场景中的应用。
  2. WeKnow-RAG融合Web搜索和知识图谱，利用多阶段检索和LLM自评估提高生成质量。
  3. 实验结果表明，该方法在事实信息和复杂推理任务上表现出色，提升了LLM的可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)极大地促进了自适应智能代理的发展，并被认为是实现通用人工智能(AGI)的重要途径。然而，LLMs容易产生事实不准确的信息，并经常生成“幻觉”内容，这损害了它们的可靠性，对它们在现实场景中的部署提出了严峻的挑战。通过结合外部数据库和信息检索机制来增强LLMs是一种有效的途径。为了应对上述挑战，我们提出了一种名为WeKnow-RAG的新方法，该方法将Web搜索和知识图谱集成到“检索增强生成(RAG)”系统中。首先，通过结合知识图谱的结构化表示和密集向量检索的灵活性，提高了LLM响应的准确性和可靠性。然后，WeKnow-RAG利用特定领域的知识图谱来满足各种查询和领域的需求，从而通过采用使用稀疏和密集检索方法的多阶段网页检索技术来提高事实信息和复杂推理任务的性能。我们的方法有效地平衡了信息检索的效率和准确性，从而改进了整个检索过程。最后，我们还集成了一种LLM的自我评估机制，以评估其生成的答案的可信度。我们的方法在一系列离线实验和在线提交中证明了其卓越的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在生成内容时容易出现事实性错误和“幻觉”现象，这严重影响了其在实际应用中的可靠性。现有的检索增强生成（RAG）方法在知识获取和利用方面存在局限性，难以有效应对复杂查询和领域知识需求。

核心思路：WeKnow-RAG的核心思路是将Web搜索和知识图谱相结合，构建一个更全面、准确的知识来源。通过多阶段检索策略，从Web中获取相关信息，并利用知识图谱进行结构化知识的补充和验证。同时，引入LLM自评估机制，提高生成答案的可信度。

技术框架：WeKnow-RAG系统包含以下主要模块：1) 查询理解模块：分析用户查询，提取关键信息。2) 知识检索模块：包括基于知识图谱的检索和基于Web搜索的检索，采用多阶段检索策略，先进行稀疏检索，再进行密集检索。3) 知识融合模块：将检索到的知识进行融合，形成上下文信息。4) LLM生成模块：利用融合后的上下文信息，生成答案。5) 自我评估模块：评估生成答案的可信度。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 融合Web搜索和知识图谱，构建更全面的知识来源。2) 采用多阶段检索策略，平衡检索效率和准确性。3) 引入LLM自评估机制，提高生成答案的可信度。

关键设计：多阶段检索策略中，首先使用稀疏检索（如BM25）快速筛选出相关网页，然后使用密集向量检索（如Sentence-BERT）对筛选后的网页进行排序，选择最相关的网页。LLM自评估模块使用LLM本身来评估生成答案的可信度，例如，通过提问“这个答案是否基于检索到的证据？”来判断答案的可靠性。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过一系列离线实验和在线提交，验证了WeKnow-RAG的有效性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，属于未知信息。但论文强调，该方法在提高LLM生成内容的准确性和可靠性方面取得了显著进展，尤其是在事实信息和复杂推理任务上表现出色。

🎯 应用场景

WeKnow-RAG可应用于智能问答系统、知识库构建、智能客服等领域。通过提高LLM生成内容的准确性和可靠性，该研究有助于推动LLM在实际场景中的应用，例如医疗诊断辅助、金融风险评估、教育辅导等。未来，该方法可以进一步扩展到更多领域，并与其他技术相结合，实现更智能化的知识服务。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have greatly contributed to the development of adaptive intelligent agents and are positioned as an important way to achieve Artificial General Intelligence (AGI). However, LLMs are prone to produce factually incorrect information and often produce "phantom" content that undermines their reliability, which poses a serious challenge for their deployment in real-world scenarios. Enhancing LLMs by combining external databases and information retrieval mechanisms is an effective path. To address the above challenges, we propose a new approach called WeKnow-RAG, which integrates Web search and Knowledge Graphs into a "Retrieval-Augmented Generation (RAG)" system. First, the accuracy and reliability of LLM responses are improved by combining the structured representation of Knowledge Graphs with the flexibility of dense vector retrieval. WeKnow-RAG then utilizes domain-specific knowledge graphs to satisfy a variety of queries and domains, thereby improving performance on factual information and complex reasoning tasks by employing multi-stage web page retrieval techniques using both sparse and dense retrieval methods. Our approach effectively balances the efficiency and accuracy of information retrieval, thus improving the overall retrieval process. Finally, we also integrate a self-assessment mechanism for the LLM to evaluate the trustworthiness of the answers it generates. Our approach proves its outstanding effectiveness in a wide range of offline experiments and online submissions.