Rethinking All Evidence: Enhancing Trustworthy Retrieval-Augmented Generation via Conflict-Driven Summarization

📄 arXiv: 2507.01281v1 📥 PDF

作者: Juan Chen, Baolong Bi, Wei Zhang, Jingyan Sui, Xiaofei Zhu, Yuanzhuo Wang, Lingrui Mei, Shenghua Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-02

💡 一句话要点

提出CARE-RAG，通过冲突驱动的摘要增强RAG系统的可靠性，解决知识冲突问题。

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

关键词: 检索增强生成 知识冲突 冲突驱动摘要 参数感知 证据提炼

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统易受知识冲突影响，降低生成内容的可靠性，源于内部知识不一致和检索内容噪声。
  2. CARE-RAG通过冲突驱动的摘要，整合内部知识和外部检索信息，生成更可靠的答案。
  3. 实验表明，CARE-RAG在噪声和冲突环境下优于现有RAG基线，提升了RAG系统的性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过整合大型语言模型(LLM)的参数知识与外部检索内容来增强其能力。然而，由内部不一致或噪声检索内容引起的知识冲突会严重损害RAG系统的生成可靠性。本文认为，LLM在生成响应之前应该重新思考所有证据，包括检索内容和内部知识。为此，我们提出了CARE-RAG（Conflict-Aware and Reliable Evidence for RAG），这是一个新颖的框架，通过对所有可用证据进行冲突驱动的摘要来提高可信度。CARE-RAG首先通过比较参数记录来推导出参数感知的证据，以识别不同的内部视角。然后，它细化检索到的证据以产生上下文感知的证据，删除不相关或误导性的内容。为了检测和总结冲突，我们提炼了一个3B LLaMA3.2模型来执行冲突驱动的摘要，从而实现跨多个来源的可靠综合。为了进一步确保评估的完整性，我们引入了一个QA修复步骤来纠正过时或模糊的基准答案。在修订后的带有检索数据的QA数据集上的实验表明，CARE-RAG始终优于强大的RAG基线，尤其是在存在噪声或冲突证据的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：RAG系统在整合外部检索信息时，容易受到内部知识不一致和检索内容噪声的影响，导致知识冲突，降低生成答案的可靠性。现有方法未能充分解决这些冲突，导致RAG系统在复杂场景下的表现不佳。

核心思路：CARE-RAG的核心思路是让LLM在生成答案前，全面“反思”所有证据，包括内部参数知识和外部检索内容。通过识别和总结这些证据之间的冲突，生成更可靠的答案。这种方法旨在提高RAG系统在面对噪声和冲突信息时的鲁棒性。

技术框架：CARE-RAG框架包含以下主要模块：1) 参数感知证据提取：通过比较LLM的参数记录，识别不同的内部视角。2) 上下文感知证据提炼：对检索到的证据进行过滤，去除不相关或误导性的内容。3) 冲突驱动的摘要：使用蒸馏后的LLaMA3.2模型检测并总结证据之间的冲突。4) QA修复：修正过时或模糊的基准答案，确保评估的准确性。

关键创新：CARE-RAG的关键创新在于其冲突驱动的摘要方法，它能够有效地识别和总结内部知识与外部信息之间的冲突，从而生成更可靠的答案。此外，参数感知证据提取和上下文感知证据提炼模块也有助于提高证据的质量和相关性。

关键设计：CARE-RAG使用了一个3B LLaMA3.2模型进行冲突驱动的摘要，该模型通过蒸馏训练得到。QA修复步骤通过人工审核和修正基准答案来确保评估的准确性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CARE-RAG在修订后的QA数据集上始终优于强大的RAG基线。尤其是在存在噪声或冲突证据的情况下，CARE-RAG的性能提升更为显著（具体性能数据未知）。这表明CARE-RAG能够有效地解决知识冲突问题，提高RAG系统的可靠性。

🎯 应用场景

CARE-RAG可应用于需要高度可靠性的知识密集型任务，例如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。通过提高RAG系统在复杂和噪声环境下的鲁棒性，CARE-RAG可以帮助用户获得更准确、更可信的信息，并减少错误信息的传播。未来，该技术可以进一步扩展到其他领域，例如智能客服、教育辅助等。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances large language models (LLMs) by integrating their parametric knowledge with external retrieved content. However, knowledge conflicts caused by internal inconsistencies or noisy retrieved content can severely undermine the generation reliability of RAG systems.In this work, we argue that LLMs should rethink all evidence, including both retrieved content and internal knowledge, before generating responses.We propose CARE-RAG (Conflict-Aware and Reliable Evidence for RAG), a novel framework that improves trustworthiness through Conflict-Driven Summarization of all available evidence.CARE-RAG first derives parameter-aware evidence by comparing parameter records to identify diverse internal perspectives. It then refines retrieved evidences to produce context-aware evidence, removing irrelevant or misleading content. To detect and summarize conflicts, we distill a 3B LLaMA3.2 model to perform conflict-driven summarization, enabling reliable synthesis across multiple sources.To further ensure evaluation integrity, we introduce a QA Repair step to correct outdated or ambiguous benchmark answers.Experiments on revised QA datasets with retrieval data show that CARE-RAG consistently outperforms strong RAG baselines, especially in scenarios with noisy or conflicting evidence.