论文：Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers

背景动机

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地检索出相关信息，成为了一个重要的研究课题。IBM的研究人员针对这一问题，提出了一种名为“Blended RAG”的新方法，旨在通过结合语义搜索技术和混合查询策略，提升检索增强生成（RAG）系统的准确性。本文将从动机、方法、实验、创新点和不足等角度，详细分析这篇论文的核心内容。

RAG系统是一种结合了检索器（Retriever）和生成器（Generator）的文本生成方法，它不仅依赖于训练中学到的模式，还依赖于动态检索的外部知识。然而，随着文档语料库的规模扩大，RAG的准确性面临挑战，尤其是检索器在提取相关文档以提供上下文给生成器的过程中扮演了重要角色。

存在问题

当前的RAG系统中，检索器主要依赖关键词和相似性搜索，这限制了系统的整体准确性。因此，本文提出了一种新的方法，通过结合语义搜索和混合查询策略，来提升检索器的准确性。

当前方法存在的问题：

1.检索器的准确性挑战：随着文档语料库的增长，检索器在提取相关文档的准确性上面临挑战。2.关键词和相似性搜索的局限性：现有RAG系统大多依赖于关键词匹配和相似性搜索，这限制了系统理解用户查询的深度语义的能力。3.缺乏标准数据集：目前没有统一的数据集来同时评估检索器（R）和RAG系统的性能。4.元数据的作用：对于没有元数据的数据集，如CoQA，混合检索器的性能提升不明显，凸显了元数据在提升检索效果中的重要性。5.评估指标的适用性：常用的评估指标如NDCG@10和F1、EM分数可能不是衡量生成性问答系统与人类对齐的最佳代理。

解决思路

针对上述问题，作者提出了以下解决思路和方法：

1.Blended RAG方法：通过结合语义搜索技术和混合查询策略来提升检索器的准确性。2.利用不同索引类型：结合BM25索引、密集向量索引和稀疏编码器索引，以利用各自的优势。3.混合查询策略：设计了多种混合查询，如跨字段查询、最佳字段查询等，以更好地理解用户意图并提高检索的相关性。4.零样本学习：Blended RAG在没有特定数据集微调的情况下进行评估，展示了其在零样本学习下的优势。5.评估指标的探索：论文指出了评估指标选择的重要性，并建议未来工作应该寻找更好的评估RAG系统的指标。

方法步骤

1.BM25索引：使用BM25算法进行基于关键词的全文搜索，利用模糊匹配技术增强查询操作。2.密集向量索引：构建由句子转换器支持的密集向量索引，通过计算文档和查询内容派生的向量表示的接近度来识别。3.稀疏编码器索引：利用稀疏编码器索引，结合语义理解和基于相似度的检索，捕捉术语之间细微的关系，更真实地表示用户意图和文档相关性。

查询策略

•基础匹配查询：在BM25索引中开始基本的匹配查询。•混合查询：结合不同的搜索技术，通过多字段匹配查询，针对不确定查询文本在文档语料库中位置的情况，确保全面匹配检索。

实施细节

•构建RAG系统：选择展示最佳检索效果的六种混合查询进行进一步审查，并将这些查询用于生成性问答系统。•评估：在包括NQ、TREC-COVID、SqUAD和HotPotQA在内的基准数据集上评估混合查询的性能。

评估结论

实验使用了top-10检索准确率来筛选每种基准数据集上最佳的六种混合检索器（索引+混合查询）。实验结果表明，利用稀疏编码器和最佳字段的混合查询方法在NQ数据集上达到了88.77%的检索准确率，为该数据集内的检索任务设立了新的基准。

通过上述方法，Blended RAG在多个数据集上取得了显著的性能提升。特别是在NQ数据集上，Blended RAG实现了88.77%的top-10检索准确率，超越了现有方法。此外，在TREC-COVID数据集上，Blended RAG也展现了其在不同相关性评分下的有效性。在SqUAD数据集上，Blended RAG在没有经过特定数据集微调的情况下，仍然表现出了较高的检索准确率。

总结

Blended RAG（Blended Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了语义搜索技术如密集向量索引和稀疏编码的方法，它通过混合策略提高了RAG系统的检索效率和精确度。这种方法的提出者通过对IR（Information Retrieval）数据集如NQ和TREC-COVID数据集的研究，实现了更好的检索结果，并为IR设置了新的基准。他们还将这种混合检索器扩展到RAG系统中，在生成式问答数据集如SQUAD上取得了优越的结果，甚至超过了微调性能。

Blended RAG的优势在于它能够更好地处理大量的文档，快速筛选出最相关的信息，以支持语言模型的输出。在没有检索器的情况下，RAG系统就像一个只会说漂亮话但提供不相关信息的个体。通过检索器，RAG系统能够更有效地提供背景信息，帮助语言模型生成更全面的回答。

在未来的信息检索系统中，Blended RAG的应用可能会带来更高的精度和效率。通过利用先进的嵌入模型和微调技术，以及直接监督微调过程，Blended RAG模型在处理复杂的自然语言任务时会更加高效和准确。这些技术的应用有助于提高RAG模型的整体性能，使其能够在面对多样化的查询时提供更可靠的信息检索服务。

Blended RAG方法通过结合多种索引类型和查询策略，有效地提升了RAG系统的检索准确性。尽管存在一些挑战，如对元数据的依赖和评估指标的选择，但该方法已经证明了其在多个数据集上的潜力。未来的工作可以在此基础上进一步探索，以解决现有问题，并推动生成性问答系统的进一步发展。