RankCoT: Refining Knowledge for Retrieval-Augmented Generation through Ranking Chain-of-Thoughts

📄 arXiv: 2502.17888v1 📥 PDF

作者: Mingyan Wu, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Xinze Li, Shi Yu, Zheni Zeng, Yu Gu, Ge Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

RankCoT：通过排序链式思考优化检索增强生成中的知识利用

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

关键词: 检索增强生成 知识优化 链式思考 大型语言模型 重排序 自我反思 知识提纯

📋 核心要点

  1. 现有检索增强生成模型难以有效利用检索到的知识，易受噪声信息干扰，影响生成质量。
  2. RankCoT通过引入重排序信号，在生成CoT摘要时进行知识优化，提升LLM对相关知识的利用能力。
  3. 实验结果表明，RankCoT优于其他知识优化模型，能够生成更准确的答案，并提供更精简有效的优化结果。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过整合外部知识来提升大型语言模型（LLM）的性能。然而，LLM在有效利用检索文档中的知识方面仍然面临挑战，常常被不相关或噪声信息误导。为了解决这个问题，我们引入了RankCoT，一种知识优化方法，它在生成基于CoT的摘要时，结合了重排序信号，用于基于给定查询和所有检索文档的知识优化。在训练过程中，RankCoT提示LLM基于查询和单个文档生成链式思考（CoT）候选答案。然后，它微调LLM以直接重现基于所有检索文档的最佳CoT，这需要LLM在生成CoT风格的摘要时过滤掉不相关的文档。此外，RankCoT还包含一种自我反思机制，进一步优化CoT输出，从而产生更高质量的训练数据。实验表明RankCoT的有效性，证明了其优于其他知识优化模型的性能。进一步的分析表明，RankCoT可以提供更短但有效的优化结果，使生成器能够产生更准确的答案。所有代码和数据均可在https://github.com/NEUIR/RankCoT获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强生成（RAG）中，大型语言模型（LLM）难以有效利用检索到的知识，容易受到不相关或噪声信息误导的问题。现有方法无法有效区分和利用相关知识，导致生成结果的准确性和可靠性降低。

核心思路：RankCoT的核心思路是在生成链式思考（CoT）摘要的过程中，融入重排序信号，引导LLM关注更相关的文档。通过让LLM基于单个文档生成CoT候选，并根据所有检索文档对这些候选进行排序和选择，从而实现知识的优化和提纯。

技术框架：RankCoT的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 基于查询和单个检索文档生成CoT候选答案；2) 基于所有检索文档，对CoT候选答案进行排序，选择最佳CoT；3) 利用最佳CoT微调LLM，使其能够直接生成高质量的CoT摘要；4) 引入自我反思机制，进一步优化CoT输出。

关键创新：RankCoT的关键创新在于将重排序信号融入到CoT生成过程中，使得LLM能够更好地过滤掉不相关的文档，并专注于利用最相关的知识。此外，自我反思机制的引入进一步提升了CoT输出的质量，从而提高了训练数据的质量。与现有方法相比，RankCoT能够更有效地利用检索到的知识，生成更准确和可靠的答案。

关键设计：RankCoT的关键设计包括：1) 使用特定的prompt引导LLM生成CoT候选答案；2) 设计合适的排序策略，对CoT候选答案进行排序；3) 使用交叉熵损失函数，微调LLM，使其能够直接生成高质量的CoT摘要；4) 设计自我反思机制，例如通过对比不同CoT输出的一致性，来评估和优化CoT的质量。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RankCoT在知识优化方面表现出色，优于其他基线模型。RankCoT能够生成更短但有效的优化结果，并使生成器能够产生更准确的答案。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提供，属于未知信息。代码和数据已开源，方便研究人员复现和进一步研究。

🎯 应用场景

RankCoT可应用于各种需要利用外部知识的问答系统、对话系统和文本生成任务。例如，在医疗问答领域，RankCoT可以帮助LLM更准确地理解医学文献，并提供更可靠的诊断建议。在金融领域，RankCoT可以帮助LLM分析市场数据，并生成更明智的投资策略。该研究有助于提升LLM在知识密集型任务中的性能，并推动RAG技术的发展。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances the performance of Large Language Models (LLMs) by incorporating external knowledge. However, LLMs still encounter challenges in effectively utilizing the knowledge from retrieved documents, often being misled by irrelevant or noisy information. To address this issue, we introduce RankCoT, a knowledge refinement method that incorporates reranking signals in generating CoT-based summarization for knowledge refinement based on given query and all retrieval documents. During training, RankCoT prompts the LLM to generate Chain-of-Thought (CoT) candidates based on the query and individual documents. It then fine-tunes the LLM to directly reproduce the best CoT from these candidate outputs based on all retrieved documents, which requires LLM to filter out irrelevant documents during generating CoT-style summarization. Additionally, RankCoT incorporates a self-reflection mechanism that further refines the CoT outputs, resulting in higher-quality training data. Our experiments demonstrate the effectiveness of RankCoT, showing its superior performance over other knowledge refinement models. Further analysis reveals that RankCoT can provide shorter but effective refinement results, enabling the generator to produce more accurate answers. All code and data are available at https://github.com/NEUIR/RankCoT.