Toward General Instruction-Following Alignment for Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2410.09584v1 📥 PDF

作者: Guanting Dong, Xiaoshuai Song, Yutao Zhu, Runqi Qiao, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-10-12

备注: Working in progress

💡 一句话要点

提出VIF-RAG，用于提升检索增强生成系统中指令遵循对齐能力

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

关键词: 检索增强生成 指令遵循 大型语言模型 自动化数据生成 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统在指令遵循对齐方面研究不足，缺乏有效的评估和改进方法。
  2. VIF-RAG通过合成、重写和验证指令，构建大规模高质量的指令遵循数据集。
  3. FollowRAG基准测试表明，VIF-RAG能显著提升LLM在RAG场景中的指令遵循能力。

📝 摘要（中文）

本文提出VIF-RAG，这是一个自动化、可扩展且可验证的合成流程，旨在提升检索增强生成（RAG）系统中指令遵循（IF）对齐能力。首先，人工构建少量原子指令（<100），并制定组合规则，合成并验证复杂指令，形成种子集。然后，使用监督模型进行指令重写，同时生成代码，通过Python执行器自动验证指令质量。接着，将这些指令与大量的RAG和通用数据样本集成，通过自动化流程扩展成高质量的VIF-RAG-QA数据集（>100k）。为了进一步弥合RAG系统中指令遵循自动评估的差距，引入FollowRAG基准，包含约3K测试样本，涵盖22类通用指令约束和四个知识密集型QA数据集。FollowRAG可以无缝集成到不同的RAG基准中。实验表明，VIF-RAG显著提升了LLM在广泛的通用指令约束下的性能，并有效利用了其在RAG场景中的能力。进一步的分析为在RAG系统中实现IF对齐提供了实践见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）系统中指令遵循（IF）对齐的问题。现有方法缺乏对RAG系统中指令遵循能力的有效评估和改进，导致RAG系统难以准确理解和执行用户指令。

核心思路：论文的核心思路是通过自动化合成和验证指令的方式，构建大规模高质量的指令遵循数据集，并利用该数据集训练LLM，从而提升LLM在RAG场景中的指令遵循能力。这种方法避免了人工标注的成本和局限性，并能够生成多样化的指令，覆盖更广泛的场景。

技术框架：VIF-RAG流程主要包含以下几个阶段：1) 指令合成：人工构建少量原子指令，并制定组合规则，生成复杂指令。2) 指令重写：使用监督模型对合成的指令进行重写，使其更自然流畅。3) 指令验证：生成Python代码，通过执行器自动验证指令的质量和正确性。4) 数据集成：将合成的指令与RAG和通用数据样本集成，构建大规模的VIF-RAG-QA数据集。此外，论文还提出了FollowRAG基准测试，用于评估RAG系统的指令遵循能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个自动化、可扩展且可验证的指令合成流程，能够高效地构建大规模高质量的指令遵循数据集。与传统的人工标注方法相比，该方法具有更高的效率和更强的可扩展性。此外，论文还提出了FollowRAG基准测试，为RAG系统的指令遵循能力评估提供了一个标准化的平台。

关键设计：在指令合成阶段，论文设计了一套组合规则，用于将原子指令组合成复杂指令。在指令重写阶段，论文使用了监督模型，并针对指令重写任务进行了优化。在指令验证阶段，论文生成Python代码，通过执行器自动验证指令的正确性。这些设计保证了合成指令的多样性和质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VIF-RAG能够显著提升LLM在RAG场景中的指令遵循能力。在FollowRAG基准测试中，使用VIF-RAG训练的LLM在多个指标上都取得了显著的提升，证明了VIF-RAG的有效性。此外，实验还表明，VIF-RAG能够有效地利用LLM在RAG场景中的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要指令遵循的RAG系统，例如智能问答、对话系统、信息检索等。通过提升RAG系统的指令遵循能力，可以提高用户满意度，并拓展RAG系统的应用范围。未来，该方法可以进一步推广到其他自然语言处理任务中，例如文本生成、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Following natural instructions is crucial for the effective application of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Despite recent advancements in Large Language Models (LLMs), research on assessing and improving instruction-following (IF) alignment within the RAG domain remains limited. To address this issue, we propose VIF-RAG, the first automated, scalable, and verifiable synthetic pipeline for instruction-following alignment in RAG systems. We start by manually crafting a minimal set of atomic instructions (<100) and developing combination rules to synthesize and verify complex instructions for a seed set. We then use supervised models for instruction rewriting while simultaneously generating code to automate the verification of instruction quality via a Python executor. Finally, we integrate these instructions with extensive RAG and general data samples, scaling up to a high-quality VIF-RAG-QA dataset (>100k) through automated processes. To further bridge the gap in instruction-following auto-evaluation for RAG systems, we introduce FollowRAG Benchmark, which includes approximately 3K test samples, covering 22 categories of general instruction constraints and four knowledge-intensive QA datasets. Due to its robust pipeline design, FollowRAG can seamlessly integrate with different RAG benchmarks. Using FollowRAG and eight widely-used IF and foundational abilities benchmarks for LLMs, we demonstrate that VIF-RAG markedly enhances LLM performance across a broad range of general instruction constraints while effectively leveraging its capabilities in RAG scenarios. Further analysis offers practical insights for achieving IF alignment in RAG systems. Our code and datasets are released at https://FollowRAG.github.io.