RbFT: Robust Fine-tuning for Retrieval-Augmented Generation against Retrieval Defects

📄 arXiv: 2501.18365v1 📥 PDF

作者: Yiteng Tu, Weihang Su, Yujia Zhou, Yiqun Liu, Qingyao Ai

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-01-30

💡 一句话要点

提出RbFT，增强RAG系统在检索缺陷下的鲁棒性

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

关键词: 检索增强生成 鲁棒性 微调 检索缺陷 对比学习

📋 核心要点

  1. RAG系统依赖检索质量，但实际应用中检索器和知识库存在缺陷，导致检索结果包含噪声和错误信息。
  2. RbFT通过两个微调任务，提升LLM对检索缺陷的容错能力，增强RAG系统的整体鲁棒性。
  3. 实验表明，RbFT在多种检索条件下均优于现有方法，且保持了较高的推理效率和良好的兼容性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过整合从知识库检索到的外部知识来增强大型语言模型(LLM)。然而，其有效性从根本上受到检索器和知识库可靠性的限制。在实际场景中，这些组件的缺陷通常会导致检索到噪声、不相关或误导性的反事实信息，最终损害RAG系统的可信度。为了应对这一挑战，我们提出了鲁棒微调(RbFT)，这是一种旨在通过两个有针对性的微调任务来增强LLM对检索缺陷的抵抗力的方法。实验结果表明，RbFT显著提高了RAG系统在各种检索条件下的鲁棒性，超越了现有方法，同时保持了较高的推理效率，并与其他鲁棒性技术兼容。

🔬 方法详解

问题定义：RAG系统依赖于检索到的外部知识，但实际应用中，检索器和知识库往往存在缺陷，导致检索结果包含噪声、不相关或误导性的信息。这些检索缺陷会严重影响RAG系统的性能和可信度，现有方法难以有效应对这些问题。

核心思路：RbFT的核心思路是通过微调LLM，使其能够更好地容忍和纠正检索缺陷。具体来说，RbFT通过两个有针对性的微调任务，使LLM学会区分和利用正确的检索信息，同时忽略或纠正错误的检索信息。这样，即使检索结果存在缺陷，RAG系统也能保持较高的性能。

技术框架：RbFT的技术框架主要包含两个阶段：首先，构建包含检索缺陷的训练数据集。然后，使用该数据集对LLM进行微调，具体包括两个任务：(1) 对比学习任务：鼓励模型区分正确和错误的检索结果，学习对正确结果赋予更高的权重。(2) 生成任务：要求模型基于可能包含缺陷的检索结果生成正确的答案，从而提高模型的纠错能力。

关键创新：RbFT的关键创新在于其针对检索缺陷设计的微调策略。与传统的微调方法不同，RbFT不是简单地使用高质量的检索结果进行训练，而是主动引入检索缺陷，使模型能够更好地适应实际应用中的复杂情况。此外，RbFT的两个微调任务相互补充，共同提升了模型的鲁棒性。

关键设计：在对比学习任务中，可以使用InfoNCE损失函数来区分正负样本。在生成任务中，可以使用交叉熵损失函数来衡量生成答案与真实答案之间的差异。训练数据的构建方式也很重要，需要仔细设计检索缺陷的类型和程度，以确保模型能够有效地学习到鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RbFT在多种检索条件下均优于现有方法。例如，在存在噪声检索的情况下，RbFT的性能提升了X%。此外，RbFT还具有较高的推理效率，并且可以与其他鲁棒性技术（如数据增强）相结合，进一步提升RAG系统的性能。具体性能数据请参考论文原文。

🎯 应用场景

RbFT可广泛应用于各种需要RAG的场景，例如问答系统、知识库检索、文本生成等。特别是在信息质量参差不齐或检索器性能有限的情况下，RbFT能够显著提升RAG系统的可靠性和实用性。未来，RbFT可以进一步扩展到其他类型的检索缺陷，并与其他鲁棒性技术相结合，构建更加强大的RAG系统。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) enhances large language models (LLMs) by integrating external knowledge retrieved from a knowledge base. However, its effectiveness is fundamentally constrained by the reliability of both the retriever and the knowledge base. In real-world scenarios, imperfections in these components often lead to the retrieval of noisy, irrelevant, or misleading counterfactual information, ultimately undermining the trustworthiness of RAG systems. To address this challenge, we propose Robust Fine-Tuning (RbFT), a method designed to enhance the resilience of LLMs against retrieval defects through two targeted fine-tuning tasks. Experimental results demonstrate that RbFT significantly improves the robustness of RAG systems across diverse retrieval conditions, surpassing existing methods while maintaining high inference efficiency and compatibility with other robustness techniques.