Towards Omni-RAG: Comprehensive Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models in Medical Applications
作者: Zhe Chen, Yusheng Liao, Shuyang Jiang, Pingjie Wang, Yiqiu Guo, Yanfeng Wang, Yu Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-05 (更新: 2025-05-31)
备注: ACL 2025 Main Conference. Project website: https://github.com/Jack-ZC8/Omni-RAG-Medical
💡 一句话要点
提出MedOmniKB与Source Planning Optimisation方法，增强医学领域大语言模型的检索增强生成能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学大语言模型 检索增强生成 多源知识库 源规划优化 知识对齐
📋 核心要点
- 现有大语言模型在医学领域应用受限于医学知识不足，易产生幻觉，需要有效整合外部知识。
- 论文提出MedOmniKB知识库和源规划优化方法，旨在解决多源知识获取和模型与知识源对齐的问题。
- 实验结果表明，该方法显著提升了多源规划性能，使优化后的小模型达到最先进水平。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在医疗诊断推理、研究知识获取、临床决策和消费者健康咨询等方面具有应用前景。然而，由于医学知识的局限性，它们经常产生幻觉。因此，整合外部知识至关重要，这需要多源知识获取。本文将此挑战定义为源规划问题，即制定针对不同来源属性的上下文相关查询。现有方法要么忽略源规划，要么由于模型对来源的期望与其内容不一致而无法有效实现。为了弥合这一差距，本文提出了MedOmniKB，一个包含多类型和多结构医学知识来源的知识库。利用这些来源，提出了源规划优化方法，增强了多源利用率。该方法使专家模型能够探索和评估潜在的计划，同时训练一个较小的模型来学习源对齐。实验结果表明，该方法显著提高了多源规划性能，使优化后的小模型能够在利用各种医学知识来源方面达到最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在医学领域的应用，面临着知识匮乏导致“幻觉”的问题。为了解决这个问题，需要引入外部知识。然而，现有的方法要么忽略了如何有效地规划知识来源，要么因为模型对知识来源的期望与实际内容不匹配而无法有效利用多源知识。因此，如何有效地从多个医学知识来源中获取相关信息，并将其融入到大语言模型中，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是将多源知识获取问题转化为一个源规划问题。也就是说，模型需要根据不同的知识来源的特点，制定相应的查询策略，从而更有效地获取信息。为了实现这一点，本文提出了MedOmniKB知识库，并设计了源规划优化方法，旨在使模型能够更好地理解和利用不同的知识来源。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：MedOmniKB知识库和源规划优化方法。MedOmniKB是一个包含多类型和多结构医学知识来源的知识库，为模型提供丰富的外部知识。源规划优化方法则包含两个阶段：首先，利用一个专家模型探索和评估潜在的源规划方案；然后，训练一个较小的模型来学习源对齐，使其能够模仿专家模型的行为，并有效地利用MedOmniKB中的知识。
关键创新：本文的关键创新在于提出了源规划优化方法，该方法能够有效地解决模型对知识来源的期望与实际内容不匹配的问题。通过利用专家模型探索和评估潜在的源规划方案，并训练一个较小的模型来学习源对齐，该方法能够使模型更好地理解和利用不同的知识来源，从而提高多源知识获取的效率和准确性。
关键设计：在源规划优化方法中，关键的设计包括：1) 专家模型的选择和训练，需要选择一个具有较强推理能力的模型，并利用大量的医学知识进行训练，使其能够有效地评估不同的源规划方案；2) 小模型的训练，需要设计合适的损失函数，例如模仿学习损失，使小模型能够模仿专家模型的行为，并学习源对齐；3) MedOmniKB知识库的构建，需要选择合适的知识来源，并进行有效的组织和索引，以便模型能够快速地检索到相关信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的源规划优化方法显著提高了多源规划性能，使优化后的小模型能够在利用各种医学知识来源方面达到最先进的结果。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，证明了该方法在多源知识获取方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于医疗领域，例如辅助医疗诊断、医学研究知识获取、临床决策支持和消费者健康咨询。通过整合多源医学知识，可以提高大语言模型在这些应用中的准确性和可靠性，从而为医生和患者提供更好的服务。未来，该研究还可以扩展到其他领域，例如法律、金融等，以提高大语言模型在这些领域的应用水平。
📄 摘要（原文）
Large language models hold promise for addressing medical challenges, such as medical diagnosis reasoning, research knowledge acquisition, clinical decision-making, and consumer health inquiry support. However, they often generate hallucinations due to limited medical knowledge. Incorporating external knowledge is therefore critical, which necessitates multi-source knowledge acquisition. We address this challenge by framing it as a source planning problem, which is to formulate context-appropriate queries tailored to the attributes of diverse sources. Existing approaches either overlook source planning or fail to achieve it effectively due to misalignment between the model's expectation of the sources and their actual content. To bridge this gap, we present MedOmniKB, a repository comprising multigenre and multi-structured medical knowledge sources. Leveraging these sources, we propose the Source Planning Optimisation method, which enhances multi-source utilisation. Our approach involves enabling an expert model to explore and evaluate potential plans while training a smaller model to learn source alignment. Experimental results demonstrate that our method substantially improves multi-source planning performance, enabling the optimised small model to achieve state-of-the-art results in leveraging diverse medical knowledge sources.