1. DR-RAG有多厲害？

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上面兩個表分別展示了DR-RAG與其他幾個當前流行的RAG框架對比的效果，特別是Adaptive RAG?？梢钥吹?，在多個測試數(shù)據(jù)集上，DR-RAG要比其他框架（比如：Adaptive RAG和Self RAG）準確率都要更高。而且在相同TopK參數(shù)的前提下，DR-RAG的召回率更高，從而回答正確的比例也越高。

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上面這個圖展示了DR-RAG與Adaptive RAG對比的一些例子，從例子里可以看出，DR-RAG在一些問題上，比Adaptive RAG回答的更準確。

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比如上面這個圖里的例子，傳統(tǒng)檢索器能夠輕松地獲取高相關(guān)性的靜態(tài)文檔（用紅色標出），卻難以捕獲那些雖然相關(guān)性不高（用藍色標出），但對于問題答案至關(guān)重要的動態(tài)文檔。

靜態(tài)相關(guān)文檔（Static-Relevant Documents，SRD）：對答案生成至關(guān)重要且緊密相關(guān)的文檔。

動態(tài)相關(guān)文檔（Dynamic-Relevant Documents，DRD）：相關(guān)性不高，但對答案生成同樣關(guān)鍵的文檔。

對于 “誰是彼得·安德烈亞斯·海伯格孩子的妻子？”這個問題，與“彼得·安德烈亞斯·海伯格”和“孩子/兒子”高度相關(guān)的靜態(tài)相關(guān)文檔（上圖以紅色標出）較容易被檢索。然而，動態(tài)相關(guān)文檔（以藍色標出）由于只與查詢中的“配偶/妻子”相關(guān)，因此難以被檢索。

知識庫中關(guān)于“配偶”的信息可能非常多，導(dǎo)致這些動態(tài)相關(guān)文檔在檢索過程中排名較低。在靜態(tài)和動態(tài)相關(guān)文檔之間，“約翰·路德維格·海伯格”與“妻子”之間的聯(lián)系非常緊密。如果將查詢中的“配偶/妻子”也納入考慮，便能輕松地檢索到動態(tài)相關(guān)文檔，從而得出答案。

2. 什么是DR-RAG？

DR-RAG是指：Dynamic Relevant Retrieval-Augmented Generation，動態(tài)相關(guān)檢索增強生成。該方法是由理想汽車團隊與中山大學(xué)、東北大學(xué)和四川大學(xué)等共同提出的一種新方法。

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第一部分的例子，我們看到了DR-RAG擅長回答的問題類型：發(fā)現(xiàn)相關(guān)性不高，但是對回答問題很重要的文檔。之所以DR-RAG如此厲害，是因為DR-RAG采用了一種兩步檢索框架，用于挖掘查詢和文檔之間的相關(guān)性。

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如上圖：

? 第一步，根據(jù)與查詢的高相關(guān)度檢索靜態(tài)相關(guān)文檔（SR-Documents）。

? 第二步，將這些靜態(tài)文檔與查詢結(jié)合，以檢索一系列動態(tài)相關(guān)文檔（DR-Documents）。

? 最終，逐一挑選DR-Documents，將其與查詢及靜態(tài)文檔串聯(lián)，輸入分類器，以篩選出最具相關(guān)性的動態(tài)文檔。

遺憾的是，找遍了整篇論文，好像沒有找到有關(guān)這個分類器如何得到、如何復(fù)現(xiàn)的一些細節(jié)（也許是我漏掉了）

為了讓RAG回答問題更加準確，需要盡可能給出與回答問題最重要的文檔；因此，我們必須檢索非常多文檔，以讓模型給出更加全面的回答。

DR-RAG的宗旨是從檢索到的文檔中篩選出最相關(guān)、最重要的文檔，并且確保不遺漏LLM回答問題所需的關(guān)鍵信息。而實際上，僅憑相似性匹配（SM）很難一網(wǎng)打盡所有靜態(tài)和動態(tài)相關(guān)的文檔。

通常，大家會通過推升K值來增加DRD的概率，比如：在MuSiQue系統(tǒng)中，將k值從3增至6，僅將召回率從58%提升至76%，依然有許多相關(guān)文檔未能被檢索。此外，不相關(guān)的文檔可能會給LLMs帶來冗余信息。

所以，DR-RAG實際上是在保持top-k不變的情況下，通過提升基于動態(tài)相關(guān)性的文檔召回率，來改善檢索效果。

3. 性能分析

3.1 召回率對LLM的影響

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召回率對RAG和LLM至關(guān)重要。因為當召回率不高時，模型接觸的信息不完整、或者缺失，那么容易產(chǎn)生“幻覺”的模型則難以準確回答問題。在2Wiki數(shù)據(jù)集中，DR-RAG在僅選擇前6個文檔時，已經(jīng)達到了98%的高回憶率。

3.2 冗余信息對LLM的影響

若上下文中的冗余信息得以減少，大型語言模型便能更透徹地理解查詢，減少誤解。隨著輸入模型的文檔數(shù)量增多，無效信息可能激增約三成，但模型在作答時卻難以辨識。模型或許會依賴這些冗余信息，給出錯誤的答案。

在RAG過程中，應(yīng)盡可能減少向模型提供冗余或不準確的信息。

以2Wiki數(shù)據(jù)集為例，當提供給模型的文檔數(shù)量k為4或6時，從CIS（Classifier Inverse Selection）過渡到CFS（Classifier Forward Selection），召回率的提升并不顯著，反而在評價指標上有所降低。因此，作者提出了CFS方法，用來平衡信息的冗余度和相關(guān)性。

3.3 用更少的文檔來提升召回率

CFS策略在降低文檔數(shù)量的同時提高回憶率。在二次檢索過程中，由于所需文檔已被檢索，為每對查詢-文檔找到匹配項似乎成了不可能的任務(wù)。這導(dǎo)致實際檢索到的文檔數(shù)量可能少于預(yù)定的k。以HotpotQA數(shù)據(jù)集為例，當k設(shè)為6，實際上平均只有5.35份文檔被提供給LLMs，這在一定程度上減少了無關(guān)信息的干擾。

CFS方法在減少實際檢索文檔數(shù)量的同時，與QDC（Query Documents Concatenation）方法相比，實現(xiàn)了更高的回憶率。CFS方法在三大評價指標上均獲得了更高的分數(shù)，證明了其在減少冗余輸入的情況下，相比其他方法具有更卓越的檢索性能。

3.4 響應(yīng)速度優(yōu)化

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相較于以往的RAG框架，DR-RAG在整體流程中實現(xiàn)了更優(yōu)的時間管理。其他RAG框架在獲取答案前可能需多次調(diào)用LLMs，造成高昂的計算開銷。實際上，優(yōu)化LLMs的推理時間在實際應(yīng)用中同樣重要。單次調(diào)用LLMs就需耗費大量時間，多次調(diào)用則在時間成本上構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。

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為此，作者設(shè)計一個小規(guī)模、參數(shù)較少的模型，以實現(xiàn)更高效的優(yōu)化策略，避免頻繁調(diào)用LLMs。如上表所示，與Adaptive-RAG相比，我們平均減少了74.2%的時間消耗。因此，DR-RAG在實驗效率上的提升，以及在時間成本上的優(yōu)勢，使其在實際工程應(yīng)用中具有重要價值。

? 論文原文: https://arxiv.org/abs/2406.07348