HiPerRAG: High-Performance Retrieval Augmented Generation for Scientific Insights

📄 arXiv: 2505.04846v1 📥 PDF

作者: Ozan Gokdemir, Carlo Siebenschuh, Alexander Brace, Azton Wells, Brian Hsu, Kyle Hippe, Priyanka V. Setty, Aswathy Ajith, J. Gregory Pauloski, Varuni Sastry, Sam Foreman, Huihuo Zheng, Heng Ma, Bharat Kale, Nicholas Chia, Thomas Gibbs, Michael E. Papka, Thomas Brettin, Francis J. Alexander, Anima Anandkumar, Ian Foster, Rick Stevens, Venkatram Vishwanath, Arvind Ramanathan

分类: cs.IR, cs.CE, cs.CL, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2025-05-07

备注: This paper has been accepted at the Platform for Advanced Scientific Computing Conference (PASC 25), June 16-18, 2025, Brugg-Windisch, Switzerland

DOI: 10.1145/3732775.3733586

💡 一句话要点

HiPerRAG：面向科学洞见的高性能检索增强生成框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 高性能计算 科学文献 多模态文档解析 对比学习 查询感知编码器 知识检索 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在处理海量科学文献时，面临计算成本高昂和语义对齐困难等挑战。
  2. HiPerRAG利用高性能计算，结合高吞吐量文档解析模型Oreo和查询感知微调算法ColTrast，提升检索准确性。
  3. 实验表明，HiPerRAG在多个科学问答基准测试中超越领域特定模型和商业LLM，展现了优越的性能。

📝 摘要（中文）

科学文献数量呈指数级增长，导致科研发现未被充分利用、重复性工作增多以及跨学科合作受限。检索增强生成（RAG）通过提高大型语言模型（LLM）处理信息的事实性，为科学家提供了一种辅助手段。然而，将RAG扩展到处理数百万篇文章带来了重大挑战，包括解析文档和嵌入科学知识的高计算成本，以及将这些表示与科学内容的细微语义对齐的算法复杂性。为了解决这些问题，我们推出了HiPerRAG，这是一个由高性能计算（HPC）驱动的RAG工作流程，用于索引和检索超过360万篇科学文章的知识。其核心是Oreo，一种用于多模态文档解析的高吞吐量模型，以及ColTrast，一种查询感知的编码器微调算法，通过使用对比学习和后期交互技术来提高检索准确性。HiPerRAG在现有的科学问答基准测试和本文提出的两个新基准测试中表现出强大的性能，在SciQ上达到90%的准确率，在PubMedQA上达到76%，优于PubMedGPT等领域特定模型和GPT-4等商业LLM。HiPerRAG在Polaris、Sunspot和Frontier超级计算机上扩展到数千个GPU，为统一科学知识和促进跨学科创新提供了百万文档级的RAG工作流程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学文献爆炸式增长带来的知识利用率低、重复研究和跨学科合作受限的问题。现有RAG方法在处理大规模科学文献时，面临着文档解析和知识嵌入的巨大计算开销，以及难以将文档表示与科学文献的细粒度语义对齐的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用高性能计算（HPC）基础设施，结合高效的文档解析模型和查询感知的检索模型，构建一个可扩展的、高精度的RAG系统。通过HPC解决计算瓶颈，通过Oreo进行高效文档解析，通过ColTrast进行语义对齐，从而提升整体性能。

技术框架：HiPerRAG的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文档解析模块：使用Oreo模型进行多模态文档解析，提取文本和结构化信息。2) 知识索引模块：将解析后的文档信息嵌入到向量空间中，构建索引。3) 检索模块：根据用户查询，从索引中检索相关文档。4) 生成模块：利用大型语言模型（LLM）结合检索到的文档生成答案。ColTrast算法主要作用于知识索引和检索模块，提升检索的准确性。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) Oreo模型：一种高吞吐量的多模态文档解析模型，能够高效地处理大规模科学文献。2) ColTrast算法：一种查询感知的编码器微调算法，通过对比学习和后期交互技术，提升检索的准确性。ColTrast 算法能够更好地捕捉查询和文档之间的语义关系，从而提高检索效果。

关键设计：ColTrast算法的关键设计包括：1) 对比学习：使用对比学习损失函数，拉近相关文档的向量表示，推远不相关文档的向量表示。2) 后期交互：在编码器输出后，进行查询和文档表示的交互，从而更好地捕捉它们之间的关系。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述，例如对比学习的温度参数，以及后期交互层的具体实现方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HiPerRAG在SciQ和PubMedQA两个科学问答基准测试中取得了显著成果，分别达到了90%和76%的准确率，超越了PubMedGPT等领域特定模型以及GPT-4等商业LLM。这些结果表明，HiPerRAG在处理科学知识方面具有强大的能力，能够为科研人员提供更准确、更全面的信息。

🎯 应用场景

HiPerRAG可应用于科学研究的多个领域，例如：辅助科研人员快速查找相关文献、促进跨学科知识融合、加速新药研发和材料发现等。该系统能够显著提高科研效率，减少重复性工作，并为科学创新提供更强大的知识支撑。未来，HiPerRAG有望成为科研人员不可或缺的工具。

📄 摘要（原文）

The volume of scientific literature is growing exponentially, leading to underutilized discoveries, duplicated efforts, and limited cross-disciplinary collaboration. Retrieval Augmented Generation (RAG) offers a way to assist scientists by improving the factuality of Large Language Models (LLMs) in processing this influx of information. However, scaling RAG to handle millions of articles introduces significant challenges, including the high computational costs associated with parsing documents and embedding scientific knowledge, as well as the algorithmic complexity of aligning these representations with the nuanced semantics of scientific content. To address these issues, we introduce HiPerRAG, a RAG workflow powered by high performance computing (HPC) to index and retrieve knowledge from more than 3.6 million scientific articles. At its core are Oreo, a high-throughput model for multimodal document parsing, and ColTrast, a query-aware encoder fine-tuning algorithm that enhances retrieval accuracy by using contrastive learning and late-interaction techniques. HiPerRAG delivers robust performance on existing scientific question answering benchmarks and two new benchmarks introduced in this work, achieving 90% accuracy on SciQ and 76% on PubMedQA-outperforming both domain-specific models like PubMedGPT and commercial LLMs such as GPT-4. Scaling to thousands of GPUs on the Polaris, Sunspot, and Frontier supercomputers, HiPerRAG delivers million document-scale RAG workflows for unifying scientific knowledge and fostering interdisciplinary innovation.