CORAL: Benchmarking Multi-turn Conversational Retrieval-Augmentation Generation

📄 arXiv: 2410.23090v1 📥 PDF

作者: Yiruo Cheng, Kelong Mao, Ziliang Zhao, Guanting Dong, Hongjin Qian, Yongkang Wu, Tetsuya Sakai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出CORAL：用于评估多轮对话检索增强生成的大规模基准

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

关键词: 检索增强生成 多轮对话 基准数据集 对话系统 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有RAG研究主要集中在单轮对话，忽略了真实场景中多轮对话的复杂性，缺乏有效的评估基准。
  2. CORAL通过从维基百科自动构建大规模多轮对话数据集，模拟真实信息检索场景，解决开放域、知识密集等挑战。
  3. 论文提出了一个统一的会话RAG框架，并在CORAL上评估了多种方法，揭示了现有方法的改进空间。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）已成为一种强大的范式，通过外部知识检索来增强大型语言模型（LLM）。尽管RAG受到了广泛关注，但现有的学术研究主要集中在单轮RAG上，在解决实际应用中多轮对话的复杂性方面存在显著差距。为了弥合这一差距，我们引入了CORAL，这是一个大规模基准，旨在评估真实多轮对话环境中的RAG系统。CORAL包括从维基百科自动派生的各种信息寻求对话，并解决了诸如开放域覆盖、知识密集度、自由形式响应和主题转换等关键挑战。它支持会话RAG的三个核心任务：段落检索、响应生成和引文标注。我们提出了一个统一的框架来标准化各种会话RAG方法，并对CORAL上的这些方法进行了全面评估，证明了改进现有方法的巨大机会。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成（RAG）研究主要集中在单轮对话场景，缺乏对多轮对话RAG系统的有效评估。真实应用场景中，对话往往是多轮的，涉及上下文理解、主题转换、知识追踪等复杂问题，单轮RAG的评估指标和方法难以直接应用。因此，需要一个专门针对多轮对话RAG的基准数据集和评估框架，以推动相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的多轮对话数据集CORAL，并基于此数据集，设计一个统一的评估框架，用于评估各种会话RAG方法。通过在CORAL上进行全面的实验，可以识别现有方法的不足，并为未来的研究提供方向。

技术框架：CORAL数据集构建流程包括：1) 从维基百科提取信息；2) 基于提取的信息，自动生成多轮对话；3) 对生成的数据进行清洗和过滤。统一的评估框架包括三个核心任务：段落检索（从知识库中检索相关段落）、响应生成（基于检索到的段落生成回复）和引文标注（标注回复中引用的知识来源）。该框架支持各种会话RAG方法，并提供了一套标准的评估指标。

关键创新：CORAL数据集是最大的多轮对话RAG基准之一，它具有以下创新点：1) 数据规模大，覆盖了广泛的知识领域；2) 对话质量高，模拟了真实的信息检索场景；3) 支持三个核心任务，提供全面的评估。统一的评估框架可以标准化各种会话RAG方法，方便研究人员进行比较和分析。

关键设计：CORAL数据集的构建过程中，使用了多种技术来保证数据的质量和多样性，例如：1) 使用信息抽取技术从维基百科提取结构化知识；2) 使用对话生成模型自动生成多轮对话；3) 使用人工评估和过滤来去除低质量的对话。评估框架中，使用了多种评估指标来衡量RAG系统的性能，例如：1) 检索准确率（Recall@K）；2) 生成质量（BLEU, ROUGE）；3) 引文准确率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在CORAL上对多种会话RAG方法进行了评估，结果表明现有方法在多轮对话场景下仍有很大的提升空间。例如，在段落检索任务中，现有方法的Recall@5平均在0.6左右，表明仍有40%的相关段落未能被检索到。在响应生成任务中，生成回复的质量和相关性仍有待提高。这些结果为未来的研究提供了明确的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能客服、聊天机器人、问答系统等领域。通过CORAL基准，可以更有效地评估和改进多轮对话RAG系统，提升用户体验。未来，可以进一步扩展CORAL数据集，增加更多类型的对话场景和知识领域，并探索更先进的RAG方法。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a powerful paradigm for enhancing large language models (LLMs) through external knowledge retrieval. Despite its widespread attention, existing academic research predominantly focuses on single-turn RAG, leaving a significant gap in addressing the complexities of multi-turn conversations found in real-world applications. To bridge this gap, we introduce CORAL, a large-scale benchmark designed to assess RAG systems in realistic multi-turn conversational settings. CORAL includes diverse information-seeking conversations automatically derived from Wikipedia and tackles key challenges such as open-domain coverage, knowledge intensity, free-form responses, and topic shifts. It supports three core tasks of conversational RAG: passage retrieval, response generation, and citation labeling. We propose a unified framework to standardize various conversational RAG methods and conduct a comprehensive evaluation of these methods on CORAL, demonstrating substantial opportunities for improving existing approaches.