Eliciting Critical Reasoning in Retrieval-Augmented Language Models via Contrastive Explanations

📄 arXiv: 2410.22874v1 📥 PDF

作者: Leonardo Ranaldi, Marco Valentino, Andrè Freitas

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-30

期刊: 2025.naacl-long.557

DOI: 10.18653/v1/2025.naacl-long.557

💡 一句话要点

提出C-RAG框架，通过对比解释提升检索增强语言模型中的批判性推理能力

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

关键词: 检索增强生成 对比解释 批判性推理 大型语言模型 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有RAG模型难以批判性分析检索到的上下文，易受噪声信息干扰，导致错误推断和幻觉。
  2. C-RAG通过对比解释，显式对比不同段落的相关性，引导模型进行更深入的批判性推理。
  3. 实验表明，C-RAG在提升RAG模型性能的同时，减少了所需的提示和演示，并增强了鲁棒性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)已成为现代NLP中的关键机制，用于支持大型语言模型(LLM)系统地访问更丰富的上下文信息。然而，RAG机制的集成也带来了其固有的挑战，因为LLM需要处理潜在的噪声上下文。最近的研究表明，LLM仍然难以批判性地分析基于RAG的上下文信息，这种局限性可能导致不正确的推断和幻觉。在本文中，我们研究了如何通过对比解释来激发RAG中的批判性推理。我们提出了一种对比RAG(C-RAG)框架，该框架(i)根据查询检索相关文档，(ii)选择并举例说明相关段落，(iii)生成解释，明确对比段落的相关性，以(iv)支持最终答案。我们展示了C-RAG构建来自LLM的对比推理演示，以指导较小的模型执行检索增强任务的影响。大量的实验表明，C-RAG改进了最先进的RAG模型，同时(a)需要显著更少的提示和演示，并且(b)对检索文档中的扰动具有鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成（RAG）模型在处理检索到的上下文时，缺乏足够的批判性推理能力。它们容易受到噪声信息的影响，无法有效区分相关和不相关的信息，从而导致不准确的推断和幻觉。现有方法往往依赖于大量的提示或演示来指导模型，效率较低，且泛化能力有限。

核心思路：C-RAG的核心思路是通过引入对比解释，显式地对比不同检索段落的相关性，从而引导模型进行更深入的批判性推理。通过让模型解释为什么某些段落比其他段落更相关，可以帮助模型更好地理解上下文，并做出更准确的判断。这种对比解释能够有效减少噪声信息的影响，提高模型的鲁棒性。

技术框架：C-RAG框架包含四个主要阶段：(i)检索相关文档：根据给定的查询，从知识库中检索相关的文档。(ii)选择和举例说明相关段落：从检索到的文档中选择最相关的段落，并提供示例。(iii)生成对比解释：生成解释，明确对比不同段落的相关性，突出关键信息。(iv)生成最终答案：基于检索到的文档和对比解释，生成最终的答案。整个流程旨在引导模型进行批判性推理，提高答案的准确性和可靠性。

关键创新：C-RAG最重要的技术创新点在于引入了对比解释机制。与传统的RAG模型相比，C-RAG不仅检索相关文档，还生成解释来对比不同段落的相关性。这种对比解释能够帮助模型更好地理解上下文，并做出更准确的判断。此外，C-RAG还能够减少所需的提示和演示，提高模型的效率和泛化能力。

关键设计：C-RAG的关键设计包括：(1) 使用大型语言模型（LLM）生成对比解释，利用LLM的强大推理能力。(2) 设计合适的提示语，引导LLM生成高质量的对比解释。(3) 使用对比损失函数，鼓励模型学习区分相关和不相关的段落。(4) 通过实验调整各个阶段的参数，优化模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，C-RAG在多个检索增强生成任务上取得了显著的性能提升。与最先进的RAG模型相比，C-RAG在提高准确率的同时，减少了所需的提示和演示数量。此外，C-RAG还表现出对检索文档中扰动的鲁棒性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

C-RAG框架可应用于各种需要批判性推理的检索增强生成任务，例如问答系统、信息检索、文本摘要等。该方法能够提高模型的准确性和可靠性，减少幻觉，并增强模型的鲁棒性。未来，C-RAG有望在医疗、金融等对信息准确性要求较高的领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a critical mechanism in contemporary NLP to support Large Language Models(LLMs) in systematically accessing richer factual context. However, the integration of RAG mechanisms brings its inherent challenges, as LLMs need to deal with potentially noisy contexts. Recent studies have shown that LLMs still struggle to critically analyse RAG-based in-context information, a limitation that may lead to incorrect inferences and hallucinations. In this paper, we investigate how to elicit critical reasoning in RAG via contrastive explanations. In particular, we propose Contrastive-RAG (C-RAG), a framework that (i) retrieves relevant documents given a query, (ii) selects and exemplifies relevant passages, and (iii) generates explanations that explicitly contrast the relevance of the passages to (iv) support the final answer. We show the impact of C-RAG building contrastive reasoning demonstrations from LLMs to instruct smaller models for retrieval-augmented tasks. Extensive experiments demonstrate that C-RAG improves state-of-the-art RAG models while (a) requiring significantly fewer prompts and demonstrations and (b) being robust to perturbations in the retrieved documents.