Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models

📄 arXiv: 2410.07176v2 📥 PDF

作者: Fei Wang, Xingchen Wan, Ruoxi Sun, Jiefeng Chen, Sercan Ö. Arık

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-09 (更新: 2025-05-31)

备注: ACL 2025 main conference

💡 一句话要点

提出Astute RAG，解决大语言模型检索增强生成中不完美检索和知识冲突问题

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

关键词: 检索增强生成 大语言模型 知识冲突 不完美检索 鲁棒性 知识整合 源感知

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法易受不完美检索的影响，导致错误传播和LLM内部知识与外部知识的冲突。
  2. Astute RAG通过自适应地利用LLM内部知识，并迭代整合内外部知识，提高对不完美检索的鲁棒性。
  3. 实验表明，Astute RAG在应对不完美检索时，性能优于其他鲁棒性增强的RAG方法，甚至在最坏情况下超越传统LLM的使用。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)虽然有效地整合了外部知识，以解决大语言模型(LLM)的固有局限性，但可能受到不完美检索的阻碍，这些检索可能包含不相关、误导甚至恶意的信息。以往的研究很少通过联合分析来关联RAG的行为，特别是关于来自不完美检索的错误传播以及LLM内部知识与外部来源之间潜在的冲突。通过在现实条件下进行全面和受控的分析，我们发现不完美的检索增强是不可避免的、常见的且有害的。我们将LLM内部知识与来自检索的外部知识之间的知识冲突确定为克服RAG后检索阶段不完美检索的瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的RAG方法Astute RAG，旨在应对不完美的检索增强。它自适应地从LLM的内部知识中提取必要的信息，通过源感知迭代地整合内部和外部知识，并根据信息的可靠性最终确定答案。我们使用Gemini和Claude进行的实验证明了Astute RAG相比以往的鲁棒性增强RAG方法的优越性能。具体来说，Astute RAG是唯一一种在最坏情况下性能可与甚至超过传统LLM使用的RAG方法。进一步的分析揭示了Astute RAG在解决知识冲突方面的有效性，从而提高了RAG的可信度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）中由于不完美检索（包含不相关、误导或恶意信息）导致的性能下降问题。现有RAG方法未能充分解决错误传播以及LLM内部知识与外部知识之间的冲突，导致生成结果的可靠性降低。

核心思路：Astute RAG的核心思路是增强RAG系统对不完美检索的鲁棒性。它通过主动利用LLM自身的内部知识，并结合源感知的迭代整合机制，来缓解外部知识中的噪声和冲突，从而提高生成结果的准确性和可信度。

技术框架：Astute RAG包含三个主要阶段：1) 内部知识引导：自适应地从LLM内部知识中提取必要信息，作为后续知识整合的先验。2) 迭代知识整合：通过源感知的方式，迭代地整合LLM内部知识和外部检索到的知识，评估每个知识来源的可靠性。3) 答案最终确定：根据整合后的知识和可靠性评估，最终生成答案。

关键创新：Astute RAG的关键创新在于其对LLM内部知识的显式利用和迭代知识整合机制。与传统RAG方法不同，Astute RAG并非完全依赖外部检索结果，而是将LLM的内部知识作为重要的补充和验证来源。迭代整合机制允许系统动态地调整对不同知识来源的信任度，从而更好地处理知识冲突。

关键设计：Astute RAG使用源感知的注意力机制来评估不同知识来源的可靠性。具体来说，在迭代知识整合阶段，系统会计算每个知识片段（来自LLM内部知识或外部检索）的注意力权重，该权重反映了该片段对最终答案的贡献程度。此外，论文可能还涉及特定的提示工程技巧，用于引导LLM更好地利用内部知识和整合外部信息。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Astute RAG在应对不完美检索时，性能显著优于其他鲁棒性增强的RAG方法。在最坏情况下，Astute RAG的性能甚至可以与或超过传统LLM的使用。具体性能数据未知，但论文强调了Astute RAG在解决知识冲突和提高RAG可信度方面的有效性。

🎯 应用场景

Astute RAG可应用于各种需要利用外部知识的大语言模型应用场景，例如问答系统、知识图谱构建、内容生成等。该方法尤其适用于对信息质量要求较高的领域，如医疗、金融和法律等，能够有效提高生成结果的准确性和可信度，降低因不完美检索带来的风险。未来，该方法可以进一步扩展到多模态RAG，处理图像、音频等多种类型的信息。

📄 摘要（原文）

Retrieval augmented generation (RAG), while effectively integrating external knowledge to address the inherent limitations of large language models (LLMs), can be hindered by imperfect retrieval that contain irrelevant, misleading, or even malicious information. Previous studies have rarely connected the behavior of RAG through joint analysis, particularly regarding error propagation coming from imperfect retrieval and potential conflicts between LLMs' internal knowledge and external sources. Through comprehensive and controlled analyses under realistic conditions, we find that imperfect retrieval augmentation is inevitable, common, and harmful. We identify the knowledge conflicts between LLM-internal and external knowledge from retrieval as a bottleneck to overcome imperfect retrieval in the post-retrieval stage of RAG. To address this, we propose Astute RAG, a novel RAG approach designed to be resilient to imperfect retrieval augmentation. It adaptively elicits essential information from LLMs' internal knowledge, iteratively consolidates internal and external knowledge with source-awareness, and finalizes the answer according to information reliability. Our experiments with Gemini and Claude demonstrate the superior performance of Astute RAG compared to previous robustness-enhanced RAG approaches. Specifically, Astute RAG is the only RAG method that achieves performance comparable to or even surpassing conventional use of LLMs under the worst-case scenario. Further analysis reveals the effectiveness of Astute RAG in resolving knowledge conflicts, thereby improving the trustworthiness of RAG.