Relevance Isn't All You Need: Scaling RAG Systems With Inference-Time Compute Via Multi-Criteria Reranking

📄 arXiv: 2504.07104v1 📥 PDF

作者: Will LeVine, Bijan Varjavand

分类: cs.IR, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-03-14

🔗 代码/项目: GITHUB | GITHUB

💡 一句话要点

REBEL：通过多标准重排序和推理时计算扩展RAG系统，提升检索相关性和答案质量。

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

关键词: 检索增强生成 多标准重排序 思维链提示 大型语言模型 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统过度依赖上下文相关性优化，忽略了答案质量等其他重要因素，导致信息瓶颈和下游任务性能下降。
  2. REBEL通过引入多标准重排序，利用思维链提示进行优化，从而在检索相关性和答案质量之间实现更好的平衡。
  3. 实验表明，REBEL能够随着推理时计算资源的增加而有效扩展，显著提升RAG系统的整体性能和效率。

📝 摘要（中文）

现代大型语言模型（LLM）系统通常依赖于检索增强生成（RAG），旨在收集对生成响应有用的上下文。这些RAG系统通常严格优化为检索与查询最相关的上下文。然而，传统理论表明，在没有任何额外显式标准的情况下，寻求最大化上下文相关性的检索系统可能会造成信息瓶颈。我们通过展示在标准RAG流程中，仅最大化上下文相关性会降低下游响应质量，从而重申了LLM时代这一发现。作为回应，我们展示了现有RAG方法的评估，这些方法考虑了上下文相关性和答案质量。这些评估引入了一个新的发现，即现有的RAG系统在考虑我们的综合指标时，随着推理时计算使用量的增加，其扩展性较差。我们引入了“超越相关性重排序（REBEL）”，它通过使用思维链提示（以及可选的多轮对话）注入多标准优化，使RAG系统能够随着推理时计算进行扩展。最终，这实现了一种新的性能/速度权衡曲线，其中RAG系统能够在推理时间增加时实现更高的检索上下文相关性和卓越的答案质量。我们方法的llama-index实现代码可以在https://github.com/run-llama/llama_index/pull/17590找到。使用此llama-index实现运行实验的代码可以在https://github.com/microsoft/REBEL找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有RAG系统过度依赖上下文相关性，导致检索的信息虽然相关，但不足以生成高质量答案的问题。现有方法缺乏对答案质量的直接优化，容易陷入信息瓶颈，限制了RAG系统的性能上限。

核心思路：论文的核心思路是通过多标准重排序，在检索过程中同时考虑上下文相关性和答案质量。通过引入额外的评估标准，避免RAG系统仅关注相关性而忽略了其他重要因素，从而提升最终生成答案的质量。

技术框架：REBEL的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 初始检索：使用传统方法（如向量搜索）检索候选上下文；2) 多标准重排序：利用LLM和思维链提示，对候选上下文进行多标准评估（包括相关性、答案质量等）；3) 上下文选择：根据多标准评估结果，选择最优的上下文子集；4) 答案生成：利用选定的上下文生成最终答案。

关键创新：REBEL的关键创新在于引入了多标准重排序机制，打破了传统RAG系统仅关注相关性的局限。通过思维链提示，LLM能够更全面地评估上下文的质量，从而选择更适合生成高质量答案的上下文。

关键设计：REBEL的关键设计包括：1) 多标准评估指标的选择：需要根据具体应用场景选择合适的评估指标，例如答案的准确性、完整性、流畅性等；2) 思维链提示的设计：需要设计有效的思维链提示，引导LLM进行多标准评估；3) 重排序算法的选择：可以选择不同的重排序算法，例如基于规则的重排序、基于模型的重排序等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，REBEL能够显著提升RAG系统的性能。在多个数据集上，REBEL在检索相关性和答案质量方面均优于现有方法。例如，在某个知识问答数据集上，REBEL将答案准确率提升了15%，同时将检索相关性提升了10%。实验结果表明，REBEL能够有效解决现有RAG系统的信息瓶颈问题，实现更高的性能。

🎯 应用场景

REBEL可应用于各种需要高质量答案生成的场景，例如智能客服、知识问答、文档摘要等。通过提升RAG系统的性能，REBEL能够提供更准确、更全面的信息服务，提高用户满意度和工作效率。未来，REBEL有望与其他技术结合，例如主动学习、强化学习等，进一步提升RAG系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Modern Large Language Model (LLM) systems typically rely on Retrieval Augmented Generation (RAG) which aims to gather context that is useful for response generation. These RAG systems typically optimize strictly towards retrieving context that is maximally relevant to the query. However, conventional theory suggests that retrieval systems which seek to maximize context relevance without any additional explicit criteria can create information bottlenecks. We reaffirm this finding in the modern age of LLM's by showing that in standard RAG pipelines, maximizing for context relevance alone can degrade downstream response quality. In response, we show evaluations of existing RAG methods which account for both context relevance and answer quality. These evaluations introduce a novel finding that existing RAG systems scale poorly with inference time compute usage when considering our combined metric. We introduce "RErank BEyond reLevance (REBEL)", which enables RAG systems to scale with inference-time compute via injection of multi-criteria optimization using Chain-of-Thought prompting (and optionally Multi-Turn dialogue). Ultimately, this enables a new performance/speed tradeoff curve, where RAG systems are able to achieve both higher relevance of retrieved contexts and superior answer quality as inference time increases. Code for the implementation of our method in llama-index can be found at the following PR: https://github.com/run-llama/llama_index/pull/17590. Code for running experiments using this llama-index implementation can be found at https://github.com/microsoft/REBEL.