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本文提出了一种
自适应QA框架
:Adaptive-RAG
,能根据查询的复杂程度动态选择
最适合的检索增强策略,从简单到复杂逐步调整。此框架使用一个小模型作为分类器
,预测查询的复杂性
并自动收集标签
以优化选择过程
。该方法在多种查询复杂性
下提升了问答系统的效率和准确性,并在多个开放领域数据集上得到验证。
本文提出了一个名为自适应检索增强生成(Adaptive-RAG)的新框架,用于解决查询复杂度不同的问题。
首先,提出了一个小型语言模型作为分类器,用于预测查询的复杂度。分类器有三个标签:
为了训练分类器,作者自动收集了标注数据。具体策略包括:
根据分类器的预测结果,自适应地选择最合适的检索增强策略:
公式描述如下:[ o = \text{Classifier}(q) ] 其中,( o ) 是查询的复杂度标签,( q ) 是输入查询,(\text{Classifier}) 是用于预测查询复杂度的分类器。
使用了多个公开的单步和多步问答数据集,包括:
比较了自适应-RAG 与相关的三种检索增强 LLM 策略(非检索、单步检索、多步检索)以及现有的自适应检索方法(如 Self-RAG)。
同时考虑了任务的性能和效率,使用了以下评估指标:
实验结果表明,自适应-RAG 在有效性和效率上都优于现有的自适应策略。特别是在处理复杂查询时,自适应-RAG 能够更有效地利用资源,提高答案的准确性。
分类器的准确性优于其他自适应检索基线,从而提高了整体问答性能。分类器的混淆矩阵显示:
通过识别简单或直接的查询,可以显著提高效率。分类器的预测时间也显示出在不同复杂度查询下的显著差异。
结合了模型预测结果和数据集内生偏差的双轨策略,比仅依赖数据集内生偏差的策略更有效。
自适应检索增强生成(Adaptive Retrieval-Augmented Generation, Adaptive-RAG)框架具有多种潜在的应用场景,这些场景主要涉及需要处理不同复杂度查询的任务。以下是一些具体的应用场景:
应用描述:在智能客服和聊天机器人系统中,用户会提出各种复杂度的查询,从简单的产品信息查询到复杂的故障诊断或投诉处理。Adaptive-RAG 可以根据查询的复杂度动态调整其响应策略,从而提高客户服务的效率和满意度。
优势:
应用描述:在在线教育平台中,学生可能会提出各种难度的问题,从基础概念到高级理论。Adaptive-RAG 可以根据问题的复杂度提供个性化的学习资源和支持。
优势:
应用描述:知识库问答系统需要处理大量用户查询,涵盖从简单的事实性问题到复杂的逻辑推理问题。Adaptive-RAG 可以根据查询的复杂度选择合适的检索和生成策略,提高系统的整体性能。
优势:
应用描述:在新闻摘要、内容创作和自动报告生成等任务中,Adaptive-RAG 可以根据输入信息的复杂度动态调整其生成策略,从而生成高质量的内容。
优势:
应用描述:在医疗咨询系统中,患者可能会提出从常见症状到复杂疾病诊断的各种查询。Adaptive-RAG 可以根据查询的复杂度提供相应的医疗建议和信息。
优势:
自适应检索增强生成(Adaptive-RAG)框架,能够根据查询的复杂度动态选择最合适的检索增强策略。实验结果表明,自适应-RAG 在有效性和效率上均优于现有的方法,特别是在处理复杂查询时,能够更有效地利用资源,提高答案的准确性。未来的工作可以进一步改进分类器的训练数据和架构,以提高其性能,从而进一步提升整体问答系统的性能。
自适应-RAG 框架通过一个小型语言模型(Classifier)来评估查询的复杂度。该分类器被训练用于区分三类查询:
具体来说,分类器接收查询作为输入,并输出一个类别标签。为了训练这个分类器,研究者们采用了自动收集标注数据的方法,根据三种不同的检索增强策略的结果对查询进行复杂度标注,优先使用简单模型的标注结果,并在单步和多步方法结果一致时赋予更高优先级。对于未被标注的查询,根据数据集的内生偏差分配标签。
自适应-RAG 框架根据分类器的预测结果,自适应地选择最合适的检索增强策略:
这种策略切换确保了在不同复杂度的查询之间实现无缝衔接,同时在保证效率的同时提高问答系统的准确性。
自适应-RAG 框架在实验中表现出色,显著优于现有的单步和多步检索增强方法。具体来说,自适应-RAG 在处理复杂查询时能够显著减少计算开销,同时保证较高的准确性。此外,分类器在区分不同复杂度查询方面表现良好,准确率高于其他基线方法。尽管存在一些误分类情况,但总体上能够有效区分三类查询。总体而言,自适应-RAG 在保持高效率的同时提高了问答系统的准确性,特别是在处理复杂查询时具有显著优势。
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