Privacy-Preserving Federated Embedding Learning for Localized Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2504.19101v1 📥 PDF

作者: Qianren Mao, Qili Zhang, Hanwen Hao, Zhentao Han, Runhua Xu, Weifeng Jiang, Qi Hu, Zhijun Chen, Tyler Zhou, Bo Li, Yangqiu Song, Jin Dong, Jianxin Li, Philip S. Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-27

💡 一句话要点

提出FedE4RAG框架，用于保护隐私的联邦检索增强生成，提升私有RAG系统性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 检索增强生成 隐私保护 知识蒸馏 同态加密 RAG系统 私有数据

📋 核心要点

  1. 私有RAG系统面临数据稀缺和隐私泄露的挑战，阻碍了其部署和应用。
  2. FedE4RAG框架通过联邦学习协同训练客户端RAG检索模型，结合知识蒸馏和同态加密，实现隐私保护。
  3. 实验结果表明，FedE4RAG能显著提升私有RAG系统性能，同时保障数据隐私安全。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)已成为提高大型语言模型(LLM)准确性和可信度的有效方案，尤其是在问答任务中，它通过整合来自集成数据库的专有和私有数据来实现。然而，私有RAG系统面临着私有领域数据稀缺和关键数据隐私问题等重大挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种名为联邦检索增强生成(FedE4RAG)的新框架，它促进了客户端RAG检索模型的协同训练。这些模型的参数在中央服务器上聚合和分发，确保数据隐私，无需直接共享原始数据。在FedE4RAG中，知识蒸馏用于服务器和客户端模型之间的通信，从而提高联邦学习过程中本地RAG检索器的泛化能力。此外，我们在联邦学习中应用同态加密来保护模型参数，并减轻与数据泄露相关的担忧。在真实数据集上进行的大量实验验证了FedE4RAG的有效性。结果表明，我们提出的框架可以显著提高私有RAG系统的性能，同时保持强大的数据隐私保护。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决私有检索增强生成（RAG）系统中数据隐私保护和数据稀缺的问题。现有的RAG系统依赖于中心化的数据存储，存在数据泄露的风险。同时，由于私有领域数据的获取困难，模型训练面临数据不足的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用联邦学习（FL）的分布式训练特性，在不共享原始数据的前提下，协同训练多个客户端的RAG检索模型。通过知识蒸馏和同态加密等技术，进一步增强模型的泛化能力和隐私保护能力。

技术框架：FedE4RAG框架包含以下主要模块：1) 客户端RAG检索模型：每个客户端拥有自己的RAG检索模型，用于本地数据的检索。2) 中央服务器：负责模型参数的聚合和分发。3) 知识蒸馏模块：用于服务器和客户端模型之间的知识传递，提高客户端模型的泛化能力。4) 同态加密模块：用于保护模型参数，防止数据泄露。整个流程如下：客户端本地训练 -> 上传加密后的模型参数 -> 服务器聚合参数 -> 服务器下发模型 -> 客户端利用知识蒸馏更新模型。

关键创新：论文的关键创新在于将联邦学习、知识蒸馏和同态加密相结合，构建了一个隐私保护的RAG系统。与传统的中心化RAG系统相比，FedE4RAG无需共享原始数据，从而有效保护了用户隐私。同时，通过知识蒸馏，提高了客户端模型的泛化能力，缓解了数据稀缺的问题。

关键设计：论文中，知识蒸馏采用的是一种基于logits的蒸馏方法，通过最小化服务器模型和客户端模型输出logits之间的差异来实现知识传递。同态加密采用的是Paillier加密算法，用于加密模型参数。具体的参数设置和网络结构在论文中没有详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在真实数据集上进行了实验，验证了FedE4RAG的有效性。实验结果表明，与传统的中心化RAG系统相比，FedE4RAG在保证数据隐私的前提下，显著提高了RAG系统的性能。具体的性能提升数据和对比基线在摘要中没有明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、医疗、法律等对数据隐私要求较高的领域。例如，在金融领域，可以使用FedE4RAG构建一个隐私保护的智能客服系统，为用户提供个性化的金融咨询服务，同时保护用户的交易数据和个人信息。该技术具有广阔的应用前景，能够促进私有RAG系统在各个领域的部署和应用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has recently emerged as a promising solution for enhancing the accuracy and credibility of Large Language Models (LLMs), particularly in Question & Answer tasks. This is achieved by incorporating proprietary and private data from integrated databases. However, private RAG systems face significant challenges due to the scarcity of private domain data and critical data privacy issues. These obstacles impede the deployment of private RAG systems, as developing privacy-preserving RAG systems requires a delicate balance between data security and data availability. To address these challenges, we regard federated learning (FL) as a highly promising technology for privacy-preserving RAG services. We propose a novel framework called Federated Retrieval-Augmented Generation (FedE4RAG). This framework facilitates collaborative training of client-side RAG retrieval models. The parameters of these models are aggregated and distributed on a central-server, ensuring data privacy without direct sharing of raw data. In FedE4RAG, knowledge distillation is employed for communication between the server and client models. This technique improves the generalization of local RAG retrievers during the federated learning process. Additionally, we apply homomorphic encryption within federated learning to safeguard model parameters and mitigate concerns related to data leakage. Extensive experiments conducted on the real-world dataset have validated the effectiveness of FedE4RAG. The results demonstrate that our proposed framework can markedly enhance the performance of private RAG systems while maintaining robust data privacy protection.