Efficient Dynamic Clustering-Based Document Compression for Retrieval-Augmented-Generation

📄 arXiv: 2504.03165v3 📥 PDF

作者: Weitao Li, Kaiming Liu, Xiangyu Zhang, Xuanyu Lei, Weizhi Ma, Yang Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-09-08)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EDC2-RAG框架，通过动态聚类压缩文档，提升RAG在知识问答和幻觉检测任务中的性能。

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

关键词: 检索增强生成 RAG 文档压缩 动态聚类 知识问答 幻觉检测 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法难以有效利用文档间的细粒度关系，导致检索结果中存在噪声和冗余，影响生成质量。
  2. EDC2-RAG框架通过动态聚类压缩文档，挖掘文档间的潜在关系，去除不相关信息和冗余内容。
  3. 实验结果表明，EDC2-RAG在知识问答和幻觉检测任务中，相较于现有方法，性能得到显著提升，具有较强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)已成为大语言模型(LLM)推理过程中知识注入的常用方法。然而，由于现有RAG实现利用细粒度文档间关系的能力有限，它们在有效解决检索到的噪声和冗余内容方面面临挑战，这可能导致生成结果出错。为了解决这些限制，我们提出了一种高效的基于动态聚类的文档压缩框架(EDC2-RAG)，该框架利用潜在的文档间关系，同时删除不相关的信息和冗余内容。我们在广泛使用的知识问答和幻觉检测数据集上验证了我们基于GPT-3.5-Turbo和GPT-4o-mini构建的方法。实验结果表明，我们的方法在各种场景和实验设置下都能实现一致的性能提升，表现出强大的鲁棒性和适用性。我们的代码和数据集可在https://github.com/Tsinghua-dhy/EDC-2-RAG上获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统在处理检索到的文档时，无法有效识别和去除噪声信息和冗余内容，导致生成结果的准确性和可靠性降低。这是因为现有方法通常独立处理每个文档，忽略了文档之间的潜在关联，无法进行细粒度的信息筛选。

核心思路：EDC2-RAG的核心思路是利用文档间的潜在关系，通过动态聚类的方式将相似的文档聚合在一起，然后对每个簇进行压缩，去除冗余和不相关的信息。这样可以更有效地利用上下文信息，提高检索结果的质量，从而提升RAG系统的整体性能。

技术框架：EDC2-RAG框架主要包含以下几个阶段：1) 文档检索：从知识库中检索相关文档；2) 动态聚类：基于文档的语义相似度进行动态聚类，将相关的文档划分到同一个簇中；3) 文档压缩：对每个簇内的文档进行压缩，去除冗余和不相关的信息；4) 生成：利用压缩后的文档作为上下文，生成最终的答案或文本。

关键创新：EDC2-RAG的关键创新在于其动态聚类和文档压缩策略。传统的RAG方法通常独立处理每个文档，而EDC2-RAG通过聚类的方式将相关的文档聚合在一起，从而更好地利用上下文信息。此外，EDC2-RAG的文档压缩策略可以有效地去除冗余和不相关的信息，提高检索结果的质量。

关键设计：动态聚类算法的选择和参数设置是关键。论文可能采用了诸如K-means或层次聚类等算法，并根据文档的语义特征（例如，通过预训练语言模型获得的嵌入向量）来计算文档之间的相似度。文档压缩策略可能包括关键词提取、摘要生成或信息抽取等技术。具体的损失函数和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EDC2-RAG在知识问答和幻觉检测任务中均取得了显著的性能提升。具体而言，相较于基线方法，EDC2-RAG在准确率、召回率和F1值等指标上均有明显改善，并且能够有效减少生成结果中的幻觉现象，证明了其在提升RAG系统性能方面的有效性。

🎯 应用场景

EDC2-RAG框架可广泛应用于各种需要知识注入的大语言模型应用场景，例如智能问答、内容生成、对话系统等。通过提升RAG系统的性能，可以提高生成结果的准确性、可靠性和相关性，从而改善用户体验，并为企业提供更高效的知识服务。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a widely adopted approach for knowledge injection during large language model (LLM) inference in recent years. However, due to their limited ability to exploit fine-grained inter-document relationships, current RAG implementations face challenges in effectively addressing the retrieved noise and redundancy content, which may cause error in the generation results. To address these limitations, we propose an Efficient Dynamic Clustering-based document Compression framework (EDC2-RAG) that utilizes latent inter-document relationships while simultaneously removing irrelevant information and redundant content. We validate our approach, built upon GPT-3.5-Turbo and GPT-4o-mini, on widely used knowledge-QA and Hallucination-Detection datasets. Experimental results show that our method achieves consistent performance improvements across various scenarios and experimental settings, demonstrating strong robustness and applicability. Our code and datasets are available at https://github.com/Tsinghua-dhy/EDC-2-RAG.