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揭秘MemoRAG：AI记忆模块如何提升生成质量

发布日期：2024-09-11 08:25:57 浏览次数： 2107 来源：AI工程化

RAG技术已经成为当下提升大语言模型（LLMs）生成质量的重要手段。然而，传统的RAG方法在处理模糊信息需求或非结构化知识时存在显著局限性。近期，一项名为《MEMORAG: MOVING TOWARDS NEXT-GEN RAG VIA MEMORY-INSPIRED KNOWLEDGE DISCOVERY^[1]》的研究提出了一种创新的RAG框架——MemoRAG，通过引入长时记忆模块，显著提升了RAG系统在复杂任务中的表现。

MemoRAG的创新架构

上一篇我们介绍了二阶段检索产生的原因，用到了图书馆找书的例子，介绍了重排序的思路，详见：Rerankers标准化重排序过程，一行代码就能拥有。现在我们仍然以图书馆找书为例介绍MemoRAG的思路。想象一下，你在图书馆里寻找一本关于某个特定主题的书。传统的RAG方法就像是你在图书馆里随机翻找书籍，效率低下且容易遗漏重要信息。而MemoRAG则更像是你带着一位记忆力超群的图书管理员，他不仅知道每本书的位置，还能根据你的需求提供精准的推荐。

MemoRAG采用了双系统架构：一个轻量但长程的LLM用于形成数据库的全局记忆，另一个昂贵但表达能力强的LLM则基于检索到的信息生成最终答案。具体来说，当任务被提出时，轻量LLM生成草稿答案，提示检索工具在数据库中定位有用信息；然后，重型LLM基于检索到的信息生成最终答案。从这一点，可以看出重排序是预筛选，而MemoRAG是预生成。

这种架构的核心在于记忆模块的设计。记忆模块需要具备两个关键特性：一是记忆性，能够记住整个数据库的全局信息；二是指导性，能够提供有用的线索以全面检索所需知识。为此，MemoRAG引入了以下优化设计：

双系统架构：轻量LLM作为记忆模块，重型LLM执行检索增强生成。轻量LLM需要具备成本效益且具备长上下文处理能力。
记忆模块微调：通过微调记忆模块，使生成的线索能够达到优化的检索质量。

MemoRAG的工作机制

MemoRAG的工作机制可以用以下公式表示：

其中，Y 是最终答案，q 是输入查询，C是从数据库 D 中检索到的上下文，y 是记忆模块生成的阶段性答案或线索。记忆模块通过处理超长上下文，生成任务特定的线索 y，这些线索帮助检索模型定位最相关的上下文C。

这个公式可以分解为三个部分，每个部分都代表MemoRAG系统中的一个关键步骤。让我们逐一解析：

1.记忆模块生成线索 y：

这一步是由记忆模块完成的。记忆模块接收到用户的查询 q 和数据库 D 后，生成一个阶段性答案或线索 y 。可以把记忆模块想象成一个聪明的助手，它根据你提出的问题和它记住的所有信息，给出一个初步的建议或方向。

2.检索模块定位上下文 C：

接下来，检索模块根据记忆模块生成的线索 y 在数据库 D 中寻找相关的信息，形成上下文 C。这一步就像是你根据助手的建议，在图书馆里找到几本相关的书籍或文章。

3.生成最终答案 Y：

最后，生成模块接收到用户的查询 q 和检索到的上下文 C 后，生成最终的答案 Y。这一步类似于你根据找到的书籍和文章，整理出一个完整且详细的回答。

MemoRAG的应用场景

MemoRAG通过引入长时记忆模块，显著提升了RAG系统在复杂任务中的表现。其双系统架构和记忆模块的优化设计，使其在处理模糊信息需求和非结构化知识时表现出色。MemoRAG特别适合以下场景：

需要综合大量信息和资源的复杂查询
涉及多领域知识的跨学科问题
需要高准确性和详细解释的专业咨询

比如：在法律领域，处理复杂的法律查询通常需要检索大量的法律条文和案例。例如，用户可能会提出一个涉及多项法律条文的复杂问题：“在某特定情况下，如何解释合同法中的违约责任？”传统的RAG系统可能会因为信息需求模糊而难以提供准确答案。

MemoRAG通过其记忆模块生成阶段性答案，例如：“合同法第XX条规定了违约责任的基本原则，相关案例包括A案和B案。”然后，检索模块根据这些线索定位相关法律条文和案例，最终生成详细的法律解释。这种方法不仅提高了检索的准确性，还显著提升了生成答案的质量。

再比如：在医疗领域，医生可能会提出复杂的诊断问题，例如：“患者表现出X、Y、Z症状，可能的诊断是什么？”传统的RAG系统可能会因为症状描述不明确而难以提供准确的诊断建议。

MemoRAG的记忆模块可以生成阶段性答案，例如：“这些症状可能与以下疾病相关：A病、B病、C病。”然后，检索模块根据这些线索定位相关的医学文献和病例，最终生成详细的诊断建议。这种方法不仅提高了诊断的准确性，还显著提升了生成答案的质量。

实验与评估

为了评估MemoRAG的有效性，研究团队开发了一个名为ULTRADOMAIN的综合基准，包含来自法律、金融、教育、医疗、编程等多个领域的复杂RAG任务。实验结果显示，MemoRAG在处理复杂任务时表现出色，显著优于传统RAG系统。

结论

MemoRAG通过引入长时记忆模块，显著提升了RAG系统在复杂任务中的表现。其双系统架构和记忆模块的优化设计，使其在处理模糊信息需求和非结构化知识时表现出色。未来，随着更多资源和数据的引入，MemoRAG有望在更多领域展现其强大的应用潜力。希望这项研究能够为更多AI应用场景提供新的思路和解决方案。

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