Culinary Crossroads: A RAG Framework for Enhancing Diversity in Cross-Cultural Recipe Adaptation

📄 arXiv: 2507.21934v1 📥 PDF

作者: Tianyi Hu, Andrea Morales-Garzón, Jingyi Zheng, Maria Maistro, Daniel Hershcovich

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-29

💡 一句话要点

提出CARRIAGE框架，增强RAG在跨文化食谱改编中的多样性，提升用户体验。

🎯 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 跨文化食谱改编 多样性生成 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在跨文化食谱改编中，难以充分利用上下文多样性，导致生成结果缺乏多样性。
  2. CARRIAGE框架通过增强检索和上下文组织的多样性，提升RAG在食谱改编任务中的多样性。
  3. 实验表明，CARRIAGE在食谱改编的多样性和质量方面，相较于闭卷LLM实现了帕累托效率。

📝 摘要（中文）

在跨文化食谱改编中，目标不仅是确保文化适应性和保留原始菜肴的精髓，还要为各种饮食需求和偏好提供多样化的选择。检索增强生成（RAG）是一种很有前景的方法，它结合了从目标菜系中检索真实食谱以实现文化适应性，以及使用大型语言模型（LLM）来保证相关性。然而，RAG是否能生成多样化的改编结果仍不清楚。我们的分析表明，RAG倾向于过度依赖跨代上下文中的有限部分，即使提供不同的上下文输入也无法产生多样化的输出。这揭示了RAG在具有多个有效答案的创造性任务中的一个关键限制：它未能利用上下文多样性来生成不同的响应。为了解决这个问题，我们提出CARRIAGE，一个用于跨文化食谱改编的即插即用RAG框架，它增强了检索和上下文组织的多样性。据我们所知，这是第一个明确旨在生成高度多样化输出以适应多种用户偏好的RAG框架。我们的实验表明，与闭卷LLM相比，CARRIAGE在食谱改编的多样性和质量方面实现了帕累托效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨文化食谱改编中，现有检索增强生成（RAG）方法生成结果缺乏多样性的问题。现有RAG方法倾向于过度依赖有限的上下文信息，即使输入不同的上下文，也难以产生多样化的输出，无法满足用户对不同口味和饮食习惯的需求。

核心思路：论文的核心思路是通过增强RAG框架在检索和上下文组织两个方面的多样性，从而提升最终生成结果的多样性。CARRIAGE框架旨在更有效地利用上下文中的多样性信息，生成更符合不同用户偏好的食谱改编结果。

技术框架：CARRIAGE是一个即插即用的RAG框架，主要包含以下模块：1) 多样性检索模块：该模块旨在从目标菜系中检索出更多样化的食谱，作为RAG的上下文信息。2) 上下文组织模块：该模块负责对检索到的上下文信息进行组织和处理，以便更好地利用上下文中的多样性信息。3) 生成模块：该模块利用大型语言模型（LLM）和经过处理的上下文信息，生成最终的食谱改编结果。

关键创新：CARRIAGE框架的关键创新在于其明确地将多样性作为RAG框架设计的目标，并针对检索和上下文组织两个环节进行了专门的设计，以提升生成结果的多样性。与传统的RAG方法相比，CARRIAGE更注重利用上下文中的多样性信息，从而生成更符合不同用户偏好的食谱改编结果。

关键设计：论文中并未详细描述多样性检索模块和上下文组织模块的具体技术细节，例如具体的参数设置、损失函数、网络结构等。这些细节属于CARRIAGE框架的具体实现部分，需要在论文的后续章节或补充材料中查找。但是，论文强调了CARRIAGE是一个即插即用的框架，这意味着其各个模块可以根据具体应用场景进行灵活替换和调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CARRIAGE框架在食谱改编的多样性和质量方面，相较于闭卷LLM实现了帕累托效率。这意味着CARRIAGE在保证食谱质量的前提下，能够显著提升生成结果的多样性，更好地满足不同用户的偏好。具体的性能数据和提升幅度需要在论文的实验章节中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于个性化食谱推荐、跨文化饮食交流、以及面向特定人群（如素食者、过敏人群）的食谱定制等领域。通过提供多样化的食谱选择，CARRIAGE框架能够提升用户体验，促进不同文化之间的饮食交流，并满足不同人群的饮食需求。未来，该框架还可扩展到其他创造性任务中，例如故事生成、音乐创作等。

📄 摘要（原文）

In cross-cultural recipe adaptation, the goal is not only to ensure cultural appropriateness and retain the original dish's essence, but also to provide diverse options for various dietary needs and preferences. Retrieval Augmented Generation (RAG) is a promising approach, combining the retrieval of real recipes from the target cuisine for cultural adaptability with large language models (LLMs) for relevance. However, it remains unclear whether RAG can generate diverse adaptation results. Our analysis shows that RAG tends to overly rely on a limited portion of the context across generations, failing to produce diverse outputs even when provided with varied contextual inputs. This reveals a key limitation of RAG in creative tasks with multiple valid answers: it fails to leverage contextual diversity for generating varied responses. To address this issue, we propose CARRIAGE, a plug-and-play RAG framework for cross-cultural recipe adaptation that enhances diversity in both retrieval and context organization. To our knowledge, this is the first RAG framework that explicitly aims to generate highly diverse outputs to accommodate multiple user preferences. Our experiments show that CARRIAGE achieves Pareto efficiency in terms of diversity and quality of recipe adaptation compared to closed-book LLMs.