Tackling the Inherent Difficulty of Noise Filtering in RAG

📄 arXiv: 2601.01896v1 📥 PDF

作者: Jingyu Liu, Jiaen Lin, Yong Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-01-05

💡 一句话要点

提出RAG噪声过滤微调方法，提升LLM在噪声环境下的鲁棒性

🎯 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 噪声过滤 大型语言模型 微调 鲁棒性 注意力机制

📋 核心要点

  1. RAG易引入噪声文档，现有过滤方法效果有限，LLM需具备噪声鲁棒性。
  2. 提出一种新的微调方法，增强LLM区分相关和不相关信息的能力。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了LLM在噪声环境下的鲁棒性和性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)已成为一种广泛采用的方法，通过整合外部知识和减少幻觉来增强大型语言模型(LLM)。然而，在RAG过程中经常会引入噪声或不相关的文档，这可能会降低性能，甚至导致幻觉输出。尽管已经提出了各种方法来过滤掉这些噪声，但我们认为从检索到的内容中识别不相关的信息本质上是困难的，并且有限数量的Transformer层很难解决这个问题。因此，检索器无法完全过滤掉不相关的文档。因此，LLM必须对这种噪声具有鲁棒性，但我们证明，由于注意力模式的结构约束，标准微调方法通常无法有效地使模型选择性地利用相关信息，同时忽略不相关的内容。为了解决这个问题，我们提出了一种新的微调方法，旨在增强模型区分检索文档中相关和不相关信息的能力。在多个基准上的大量实验表明，我们的方法显著提高了LLM的鲁棒性和性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RAG系统中噪声过滤的难题。现有方法，如改进检索器，难以完全消除噪声文档。即使检索器尽力过滤，LLM仍然需要处理残余的噪声信息。传统的微调方法在提升LLM噪声鲁棒性方面效果不佳，因为注意力机制的结构限制了模型有效区分和利用相关信息，同时忽略不相关信息的能力。

核心思路：论文的核心思路是直接提升LLM本身对噪声的鲁棒性，而不是依赖于完美的噪声过滤。通过专门设计的微调方法，使LLM能够更好地识别和利用检索文档中的相关信息，同时忽略不相关的信息，从而提高RAG系统的整体性能。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：首先，使用RAG系统检索相关文档。然后，将检索到的文档和问题输入到LLM中。关键在于微调阶段，论文提出了一种新的微调策略，旨在训练LLM区分相关和不相关信息。最后，使用微调后的LLM进行生成任务。

关键创新：该方法的关键创新在于其微调策略，该策略专门设计用于增强LLM区分相关和不相关信息的能力。与传统的微调方法不同，该方法更加关注于训练LLM的注意力机制，使其能够更好地聚焦于相关信息，并抑制不相关信息的影响。

关键设计：具体的微调策略细节未知，论文中提到是“novel fine-tuning method”，但没有给出具体的技术细节，例如损失函数、网络结构修改等。这部分是理解该方法有效性的关键，但目前信息不足，无法详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过多个基准测试验证了该方法的有效性，结果表明，该方法能够显著提高LLM在噪声环境下的鲁棒性和性能。具体的性能提升幅度未知，但摘要中强调了“significantly improves”，表明提升效果较为明显。与传统的微调方法相比，该方法在处理噪声数据时表现出更强的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用外部知识增强LLM的任务中，例如问答系统、文本摘要、对话生成等。通过提高LLM在噪声环境下的鲁棒性，可以显著提升这些应用在实际场景中的性能和可靠性。尤其是在信息质量参差不齐的网络环境中，该方法具有重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a widely adopted approach to enhance Large Language Models (LLMs) by incorporating external knowledge and reducing hallucinations. However, noisy or irrelevant documents are often introduced during RAG, potentially degrading performance and even causing hallucinated outputs. While various methods have been proposed to filter out such noise, we argue that identifying irrelevant information from retrieved content is inherently difficult and limited number of transformer layers can hardly solve this. Consequently, retrievers fail to filter out irrelevant documents entirely. Therefore, LLMs must be robust against such noise, but we demonstrate that standard fine-tuning approaches are often ineffective in enabling the model to selectively utilize relevant information while ignoring irrelevant content due to the structural constraints of attention patterns. To address this, we propose a novel fine-tuning method designed to enhance the model's ability to distinguish between relevant and irrelevant information within retrieved documents. Extensive experiments across multiple benchmarks show that our approach significantly improves the robustness and performance of LLMs.