本篇技术博客介绍了近期发表在arXiv上的一篇综述论文《A Survey on RAG Meets LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models》。该论文针对当前将知识检索技术与大型语言模型相结合的研究进展进行了全面梳理与展望。论文指出现有语言模型虽然性能强大，但仍存在知识获取不足、易产生幻觉等局限,亟需引入外部知识增强。随后，论文重点介绍了论文提出的基于检索增强大型语言模型(RA-LLMs)的一般框架，包括检索、生成、知识融合三个核心模块。其中，

1.检索模块负责从外部知识库中寻找相关知识,可分为稀疏检索和密集检索两大类2.生成模块即各类语言模型3.而知识融合模块则用于将检索知识整合到语言模型的输入层、中间层或输出层。此外，论文还讨论了检索触发机制，即判断何时需要进行检索的策略。

在实验部分，论文对RA-LLMs在自然语言处理应用、下游任务和特定领域三个维度进行了评估，表明融合外部知识检索能够显著提升语言模型在知识密集型任务上的表现。论文还总结了论文的创新点，如提供了RA-LLMs领域的首个综述等；同时也指出了现有工作的不足，如对高质量知识库构建的关注不够。展望未来，为构建可信、可靠的RA-LLMs系统，还需在可解释性、多语言与多模态等方向深入探索。

论文动机与研究背景

随着人工智能的快速发展，大型语言模型(LLMs)凭借其强大的语言理解和生成能力在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。然而，现有的大型语言模型仍然存在一些局限性,如容易产生幻觉(hallucination)、内部知识过时等。为了解决这些问题,研究者提出将信息检索技术与大型语言模型相结合，通过从外部知识库中检索相关信息来增强语言模型的生成能力。本文针对融合信息检索与大型语言模型的研究现状进行了全面的综述，旨在总结当前该领域的研究进展并对未来发展提供见解。

研究方法

基于检索增强的大型语言模型(RA-LLMs)总体框架

基于检索增强的大型语言模型(RA-LLMs)通常由三个关键组件构成:检索(Retrieval)、生成(Generation)和知识融合(Augmentation),如图1所示。给定用户输入的查询,RA-LLMs首先利用检索模块从外部知识库中检索出与查询相关的知识片段,然后通过知识融合模块将检索到的知识整合到生成模块中,最终由生成模块输出查询的答案或响应。 

检索模块

检索模块的主要任务是给定查询,从外部知识库中找出与之最相关的知识。根据信息表示方式的不同,检索方法可分为稀疏检索和密集检索两大类。稀疏检索(如 TF-IDF、BM25等)基于词频统计,适用于文本类型的知识;而密集检索则将查询和知识编码为连续的向量表示,具有更好的泛化性。此外,为了提高检索质量,一些工作还探索了检索前后的优化策略,如查询改写、知识压缩等。

生成模块

生成模块即各类大型语言模型,根据模型结构可分为Encoder-only、Decoder-only和Encoder-Decoder等类型。现有的RA-LLMs研究大多基于Decoder-only(如GPT系列)和Encoder-Decoder(如T5、BART等)两种类型。值得注意的是,随着商业化封闭源码语言模型(如ChatGPT)的兴起,如何有效利用这类黑盒模型进行检索增强也成为了研究热点。

知识融合模块

知识融合模块用于将检索到的外部知识整合到语言模型中,可在输入层、中间层和输出层三个不同层次进行融合。输入层融合是最直接的方式,即将检索到的知识拼接到原始输入之后再输入到语言模型。中间层融合则在语言模型内部引入知识交互,如通过cross-attention来融合检索知识。输出层融合是将语言模型和知识检索的输出进行后处理,如加权融合两个概率分布。不同的融合方式在效果和效率上各有权衡。

检索触发机制

由于并非所有查询都需要外部知识辅助,研究者还探索了各种检索触发机制,即判断是否需要进行检索以及检索的频率。一种常见的策略是基于语言模型生成的初步结果来判断是否需要检索,如根据结果的置信度分数。此外,每次查询检索一次、每生成若干token检索一次以及每生成一个token都检索等不同检索频率的设置,在效果和效率之间也有不同的权衡。

实验与结果分析

论文在三个维度对RA-LLMs进行了实验评估:自然语言处理应用、下游任务以及特定领域应用。

在自然语言处理应用方面,RA-LLMs被广泛用于问答系统、聊天机器人和事实验证等任务。实验表明,融合外部知识检索能够显著提升语言模型在知识密集型任务上的表现,尤其是在涉及最新信息和特定领域知识时。

在下游任务方面,论文重点评估了RA-LLMs在推荐系统和软件工程领域的应用。通过引入外部知识,RA-LLMs能够生成更加个性化和符合上下文的推荐结果。在软件工程任务如代码生成中,检索相关代码片段也被证明是一种有效的提升方式。

在特定领域应用方面,论文讨论了RA-LLMs在科学领域(如分子、蛋白质)和金融领域的应用案例。利用领域知识图谱等外部信息,RA-LLMs展现出了在这些领域的良好适应和生成能力。

论文创新点与不足

4.1 创新点:

•提供了检索增强大型语言模型(RA-LLMs)领域的首个综述,对现有工作进行了系统梳理。•总结了RA-LLMs的一般框架,包括检索、生成、知识融合三个核心组件。•归纳了不同维度的实验评估RA-LLMs,展现了其在多个任务领域的应用潜力。

4.2 不足与未来展望:

•现有工作对于如何构建高质量的外部知识库关注较少,值得进一步探索。•多语言、多模态等更复杂形式的RA-LLMs有待研究。•RA-LLMs的可解释性和可信赖性仍有待加强。未来可结合模型诊断、鲁棒性分析等方向,构建更加可信、可靠的RA-LLMs系统。

结论

本文对基于检索增强的大型语言模型(RA-LLMs)的研究现状进行了综述。通过引入外部知识检索,RA-LLMs能够缓解现有语言模型在知识获取和更新方面的局限性,在问答、事实验证、推荐系统、软件工程、科学与金融等多个任务领域展现出广阔的应用前景。未来,研究者还需在高质量知识库构建、多语言与多模态、可解释性与可信赖性等方向进一步探索,推动RA-LLMs的规模化应用。RA-LLMs代表了语言模型与知识检索技术融合发展的重要方向,有望成为未来人工智能系统的关键组成。