再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

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今天是2023年10月8日，星期日，北京，天气晴，我们再来看看大模型在RAG行业问答落地中的一些观点和实践。

实际上，在真实落地中，RAG存在几个比较突出的问题，我们社区对此也进行了不少讨论，总结了下，主要包括三个点：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

第一，RAG进行应用权衡文档长度和返回文档数据的问题。这个本质上是召回数据相关性的问题。而召回数据相关性的影响方面很多，既包括文档的切分，也包括文档query输入的清晰度，因此现在也出现了从多query、多召回策略以及排序修正等多个方案。针对这个问题，我们会来讲讲最近的一个方法，RAG-Fusion和RRF。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

第二，关于问答答案散落在多个文档以及多个文档内部段落里的问题，这个问题的根在于，在有限的上下文窗口内，不同的答案很分散，不容易都放在窗口之内，因此需要将文本进行聚类（主题分割），尽可能地让有限的窗口下能塞满多个主题的内容。‍‍

因此，我们会有很多思路，例如前面说到的泛化query来召回不同的答案点，又如，通过主题分割、检索文本主题聚类等方法进行处理。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

第三，引文生成的问题。现有的RAG方案都是先召回一堆文档，然后让大模型根据文档进行作答，但其中更重要的是能够自动的生成引文角标，如下图所示。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

我们之前在《引证生成让大模型问答结果更为可信：也看大型语言模型生成带引证的文本方法与评估基准ALCE》一文中，介绍了最近的工作《Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations (使大型语言模型生成带引证的文本)》，里面提到的方案可供参考，可以通过in-context learning，也可以通过微调，让大模型自动生成引文。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

但其中重要的问题是，数据并不好找，因此，针对这个问题，本文也进行介绍。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

本文主要针对以上三个问题的一些相关工作进行介绍，供大家一起参考。

一、泛化query多召回排序策略提升意图相关性

昨天看到一个分享，《使用RAG-Fusion和RRF让RAG在意图搜索方面更进一步》（https://mp.weixin.qq.com/s/N7HgjsqgCVf2i-xy05qZtA）介绍了《Forget RAG, the Future is RAG-Fusion》一文，（https://towardsdatascience.com/forget-rag-the-future-is-rag-fusion-1147298d8ad1），RAG-Fusion希望弥合用户明确提出的问题和他们（原本的意图）打算提出的问题之间的差距。

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述其思想在于通过生成多个用户查询和重新排序结果来解决RAG固有的约束；利用倒数排序融合（RRF）和自定义向量评分加权，生成全面准确的结果。步骤很清晰，可以查看代码：# Predefined set of documents (usually these would be from your search database) all_documents = { "doc1": "Climate change and economic impact.", "doc2": "Public health concerns due to climate change.", "doc3": "Climate change: A social perspective.", "doc4": "Technological solutions to climate change.", "doc5": "Policy changes needed to combat climate change.", "doc6": "Climate change and its impact on biodiversity.", "doc7": "Climate change: The science and models.", "doc8": "Global warming: A subset of climate change.", "doc9": "How climate change affects daily weather.", "doc10": "The history of climate change activism." }

# Main function
if __name__ == “__main__”:
    original_query = “impact of climate change”
    generated_queries = generate_queries_chatgpt(original_query)
    all_results = {}
    for query in generated_queries:
        search_results = vector_search(query, all_documents)
        all_results[query] = search_results
    reranked_results = reciprocal_rank_fusion(all_results)
    final_output = generate_output(reranked_results, generated_queries)
    print(final_output)

首先，通过LLM将用户的查询转换为相似但不同的查询，例如，如果最初的查询是关于“气候变化的影响”，生成的查询可能包括“气候变化的经济后果”、“气候变化和公共卫生”等角度。

# Function to generate queries using OpenAI's ChatGPT def generate_queries_chatgpt(original_query):

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=“gpt-3.5-turbo”,
        messages=[
            {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant that generates multiple search queries based on a single input query.”},
            {“role”: “user”, “content”: f“Generate multiple search queries related to: {original_query}”},
            {“role”: “user”, “content”: “OUTPUT (4 queries):”}
        ]
    )

generated_queries = response.choices[0][“message”][“content”].strip().split(“n”)
return generated_queries

其次，对原始查询及其新生成的同级查询执行并发的向量搜索。

# Mock function to simulate vector search, returning random scores def vector_search(query, all_documents): available_docs = list(all_documents.keys()) random.shuffle(available_docs) selected_docs = available_docs[:random.randint(2, 5)] scores = {doc: round(random.uniform(0.7, 0.9), 2) for doc in selected_docs} return {doc: score for doc, score in sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)}

接着，聚合和细化所有结果使用倒数排序融合(RRF),RRF是与滑铁卢大学(CAN)和谷歌(Google)合作开发，论文地址：https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf

具体计算公式为：

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述 # Reciprocal Rank Fusion algorithm def reciprocal_rank_fusion(search_results_dict, k=60): fused_scores = {} print("Initial individual search result ranks:") for query, doc_scores in search_results_dict.items(): print(f"For query '{query}': {doc_scores}") for query, doc_scores in search_results_dict.items(): for rank, (doc, score) in enumerate(sorted(doc_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)): if doc not in fused_scores: fused_scores[doc] = 0 previous_score = fused_scores[doc] fused_scores[doc] += 1 / (rank + k) print(f"Updating score for {doc} from {previous_score} to {fused_scores[doc]} based on rank {rank} in query '{query}'")

    reranked_results = {doc: score for doc, score in sorted(fused_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)}
    print(“Final reranked results:”, reranked_results)
    return reranked_results

最后，将精心挑选的结果与新查询配对，引导LLM进行有针对性的查询语句输出，考虑所有查询和重新排序的结果列表。

# Dummy function to simulate generative output def generate_output(reranked_results, queries): return f"Final output based on {queries} and reranked documents: {list(reranked_results.keys())}"

总的来说，这种方式思路挺好的，幻觉评估问题就是采用这种思路在做，对于一个问题，找到多个回答点，作为证据，进行评估。这个文章中介绍的排序方式也有启发。但是，太慢，这是时间换效果，并且query改写成多个，多个容易漂移，而且选项太多对于排序也有影响，这个提分不明显，是优化阶段要做的事，重点要放在文本切割上。

二、基于大模型生成能力自动生成引文‍‍‍‍‍‍

在《引证生成让大模型问答结果更为可信：也看大型语言模型生成带引证的文本方法与评估基准ALCE》一文中，我们介绍了最近的工作《Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations (使大型语言模型生成带引证的文本)》很有趣。

论文地址: https://arxiv.org/abs/2305.14627

代码地址: https://github.com/princeton-nlp/ALCE

该工作研究了一种新的LLM生成范式评测基准ALCE，给定一个问题，系统生成文本，同时从一个大型检索语料库中提供引文。每个语句可能包含多个引文（例如[1][2]）

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

其核心工作在于如何生成引文，如VANILLA方案，向模型提供检索到的前k11段落，并指示模型进行相应的引用。

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完整的指令见如表22所示：

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

当前，可用于引文数据集训练数据的，主流的有ASQA、QAMPARI以及ELI5，下面对其进行介绍：

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

1、ASQA

ASQA《ASQA: Factoid Questions Meet Long-Form Answers》是一个长格式的事实类数据集。

其中每个问题都是AmbigQA中的一个模棱两可的问题，需要多个简短答案来涵盖对问题的不同解释。

例如，问题 “美国何时脱离英国？”应同时回答1776年7月2日（独立宣言）和1783年9月3日（巴黎条约）。由于问题的模糊性，有必要综合多份文件中的信息。

再谈大模型RAG问答中的三个现实问题：兼看RAG-Fusion多query融合策略、回答引文生成策略及相关数据集概述

地址：https://browse.arxiv.org/pdf/2204.06092.pdf

数据地址：https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa

2、QAMPARI

QAMPARI《QAMPARI: A Benchmark for Open-domain Questions with Many Answers》是一个事实类QA数据集，其答案是一个实体列表，这些实体通常来自不同的段落。

该数据集利用维基百科的知识图谱和表格自动构建，问题由人工解析，答案由人工验证。该数据集代表了人们常见的 “罗列 “类型问题。

数据样例：

{ "entities":[ { "entity_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Ryoichi_Ikegami", "entity_text":"Ryoichi Ikegami", "aliases":[ "Ryoichi Ikegami" ] } ], "question_text":"What manga was drawn by Ryoichi Ikegami?", "answer_list":[ { "answer_text":"Heat", "aid":"799__wikidata_simple__test__0", "aliases":[ "Heat" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Heat_(manga)", "proof":[ { "proof_text":" is a seinen manga series written by buronson and illustrated by ryoichi ikegami.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Heat_(manga)", "pid":"799__wikidata_simple__test__0__0" } ] }, { "answer_text":"Mai, the Psychic Girl", "aid":"799__wikidata_simple__test__1", "aliases":[ "Mai, the Psychic Girl" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Mai,_the_Psychic_Girl", "proof":[ { "proof_text":"mai, the psychic girl, known simply as in japan, is a manga written by kazuya kudu014d and illustrated by ryoichi ikegami.nthe main character is mai kuju, a 14-year-old japanese girl with powerful psychic abilities.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Mai,_the_Psychic_Girl", "pid":"799__wikidata_simple__test__1__0" } ] }, { "answer_text":"Wounded Man", "aid":"799__wikidata_simple__test__2", "aliases":[ "Wounded Man" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Wounded_Man", "proof":[ { "proof_text":" is a japanese seinen manga written by kazuo koike and illustrated by ryoichi ikegami.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Wounded_Man", "pid":"799__wikidata_simple__test__2__0" } ] }, { "answer_text":"Sanctuary", "aid":"799__wikidata_simple__test__3", "aliases":[ "Sanctuary" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Sanctuary_(manga)", "proof":[ { "proof_text":" is a manga written by sho fumimura, and illustrated by ryoichi ikegami.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Sanctuary_(manga)", "pid":"799__wikidata_simple__test__3__0" } ] }, { "answer_text":"Crying Freeman", "aid":"799__wikidata_simple__test__4", "aliases":[ "Crying Freeman" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Crying_Freeman", "proof":[ { "proof_text":" is a japanese manga series written by kazuo koike and illustrated by ryoichi ikegami.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Crying_Freeman", "pid":"799__wikidata_simple__test__4__0" } ] }, { "answer_text":"Strain", "aid":"799__wikidata_simple__test__5", "aliases":[ "Strain" ], "answer_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Strain_(manga)", "proof":[ { "proof_text":" is a japanese manga series written by buronson and illustrated by ryoichi ikegami, published shogakukan's "big comic superior" from 1996 to 1998.nplot.nmayo is a professional assassin who is hired by the "organization" to kill the mother of a young prostitute, shion.", "found_in_url":"https://en.wikipedia.org/wiki/Strain_(manga)", "pid":"799__wikidata_simple__test__5__0" } ] } ], "qid":"799__wikidata_simple__dev" }