RADIANT: Retrieval AugmenteD entIty-context AligNmenT -- Introducing RAG-ability and Entity-Context Divergence
作者: Vipula Rawte, Rajarshi Roy, Gurpreet Singh, Danush Khanna, Yaswanth Narsupalli, Basab Ghosh, Abhay Gupta, Argha Kamal Samanta, Aditya Shingote, Aadi Krishna Vikram, Vinija Jain, Aman Chadha, Amit Sheth, Amitava Das
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-28 (更新: 2025-09-06)
💡 一句话要点
RADIANT：提出检索增强实体上下文对齐框架，提升大语言模型RAG能力。
🎯 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 RAG 实体上下文对齐 直接偏好优化 知识整合
📋 核心要点
- 现有大语言模型在检索增强生成（RAG）中，难以忠实整合检索到的信息，导致生成内容与检索证据存在事实不一致。
- RADIANT框架通过结合RAG和对齐技术，优化检索证据与生成内容之间的交互，提升模型整合外部知识的能力。
- RADIANT通过扩展直接偏好优化（DPO），使LLM学习如何将额外信息融入生成过程，从而在多种场景下提升RAG性能。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，检索增强生成（RAG）已成为一种重要的技术，通过将外部知识整合到生成过程中来提高事实准确性。然而，LLMs常常无法忠实地将检索到的证据整合到其生成的响应中，导致事实不一致。为了量化这种差距，我们引入了实体-上下文差异（ECD），这是一种衡量检索到的信息在多大程度上准确反映在模型输出中的指标。我们系统地评估了当代LLMs在检索增强设置中保持事实一致性的能力，我们将其定义为RAG能力。我们的实证分析表明，大多数LLMs的RAG能力仍然很低，突出了实体保留和上下文保真度方面的重大挑战。本文介绍了一种新颖的框架Radiant（检索增强实体上下文对齐），该框架将RAG与对齐相结合，旨在优化检索到的证据和生成的内容之间的相互作用。Radiant扩展了直接偏好优化（DPO），以教导LLMs如何将提供的附加信息整合到后续生成中。作为一种行为纠正机制，Radiant提高了各种检索场景下的RAG性能，例如嘈杂的Web上下文、知识冲突和减少幻觉。这使得能够生成更可靠、上下文相关且事实连贯的内容。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在进行检索增强生成（RAG）时，存在无法有效利用检索到的外部知识的问题，导致生成的内容与检索到的信息之间存在事实性差异，即实体和上下文不一致。这种不一致性降低了生成内容的可靠性和准确性。现有方法缺乏对检索信息与生成内容之间对齐程度的有效度量和优化机制。
核心思路：RADIANT的核心思路是将RAG与对齐技术相结合，通过优化检索到的证据和生成内容之间的相互作用，提高模型整合外部知识的能力。具体来说，RADIANT旨在训练LLM更好地理解和利用检索到的上下文信息，从而生成更可靠、上下文相关且事实连贯的内容。通过引入实体-上下文差异（ECD）指标，可以量化模型在整合检索信息方面的表现，并指导模型的训练过程。
技术框架：RADIANT框架主要包含以下几个关键模块：1）检索模块：负责从外部知识库中检索相关信息。2）LLM生成模块：利用LLM生成初始内容。3）对齐模块：RADIANT的核心在于对齐模块，它使用扩展的直接偏好优化（DPO）方法，训练LLM将检索到的信息更好地融入到生成的内容中。4）评估模块：使用实体-上下文差异（ECD）指标评估生成内容的质量和一致性。整体流程是，首先检索相关信息，然后LLM生成初始内容，接着通过对齐模块优化生成内容，最后通过评估模块评估生成质量。
关键创新：RADIANT最重要的技术创新点在于其将RAG与对齐技术相结合，并提出了实体-上下文差异（ECD）指标。传统的RAG方法主要关注如何检索到相关信息，而忽略了如何有效地将检索到的信息融入到生成的内容中。RADIANT通过引入对齐机制，解决了这个问题，使得模型能够更好地利用检索到的信息。ECD指标提供了一种量化模型在整合检索信息方面表现的方法，为模型的训练和优化提供了指导。
关键设计：RADIANT的关键设计在于其对直接偏好优化（DPO）的扩展。DPO是一种基于偏好学习的优化方法，RADIANT利用DPO来训练LLM将检索到的信息更好地融入到生成的内容中。具体来说，RADIANT使用包含检索信息和生成内容的样本对，训练LLM学习生成更符合事实且上下文一致的内容。损失函数的设计旨在最小化生成内容与检索信息之间的差异，从而提高模型的RAG能力。此外，RADIANT还考虑了不同检索场景下的噪声和冲突，设计了相应的策略来提高模型的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RADIANT框架在各种检索场景下均能显著提升RAG性能，例如在嘈杂的Web上下文、知识冲突和减少幻觉等方面。与现有方法相比，RADIANT能够生成更可靠、上下文相关且事实连贯的内容。具体性能提升数据未知，但论文强调了RADIANT在提升实体保留和上下文保真度方面的优势。
🎯 应用场景
RADIANT框架可应用于各种需要检索增强生成技术的领域，例如问答系统、知识图谱构建、内容创作和信息检索。通过提高生成内容的准确性和可靠性，RADIANT可以提升用户体验，并为决策提供更可靠的信息支持。未来，RADIANT可以进一步扩展到多模态数据，并应用于更复杂的知识密集型任务。
📄 摘要（原文）
As Large Language Models (LLMs) continue to advance, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a vital technique to enhance factual accuracy by integrating external knowledge into the generation process. However, LLMs often fail to faithfully integrate retrieved evidence into their generated responses, leading to factual inconsistencies. To quantify this gap, we introduce Entity-Context Divergence (ECD), a metric that measures the extent to which retrieved information is accurately reflected in model outputs. We systematically evaluate contemporary LLMs on their ability to preserve factual consistency in retrieval-augmented settings, a capability we define as RAG-ability. Our empirical analysis reveals that RAG-ability remains low across most LLMs, highlighting significant challenges in entity retention and context fidelity. This paper introduces Radiant (Retrieval AugmenteD entIty-context AligNmenT), a novel framework that merges RAG with alignment designed to optimize the interplay between retrieved evidence and generated content. Radiant extends Direct Preference Optimization (DPO) to teach LLMs how to integrate provided additional information into subsequent generations. As a behavior correction mechanism, Radiant boosts RAG performance across varied retrieval scenarios, such as noisy web contexts, knowledge conflicts, and hallucination reduction. This enables more reliable, contextually grounded, and factually coherent content generation.