WeKnow-RAG：融合网页搜索与知识图谱的检索增强生成自适应方法 2024-09-01 作者 C3P00 在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）成为了实现通用人工智能（AGI）的重要路径。然而，这些模型的可靠性问题——特别是生成事实不准确的信息和“幻觉”内容——对它们在实际应用中的有效性构成了严重挑战。为了解决这一问题，研究人员们不断探索新的方法来增强LLM的知识基础，其中一种新颖的方法便是WeKnow-RAG，这是一种将网页搜索与知识图谱相结合的检索增强生成（RAG）系统。 🚀 引言：大型语言模型的困境与希望 大型语言模型如同一颗璀璨的星星，照耀着人工智能的天空，但其固有的缺陷却如同星辰的阴影，影响着其光芒。在众多研究中，GPT-4的表现虽然在某些领域卓越，但其准确率在处理不太流行的实体时仍低于35%。这说明，我们亟需一种更为有效的方法来提升这些模型的可靠性。 WeKnow-RAG的核心在于通过检索增强生成方法，结合外部数据库和信息检索机制，动态整合相关信息。这不仅能够减少模型的“幻觉”，还可以在需要高精度和最新信息的应用场景中实现更好的性能。 🧩 RAG方法的局限性 传统的RAG方法通常依赖密集向量相似性搜索进行检索，这种方法在面对复杂查询时往往力不从心。尽管一些研究尝试通过元数据过滤或混合搜索技术来改进这一点，但这些方法受到预先定义的元数据范围的限制，且在相似向量空间内实现复杂查询所需的粒度仍然具有挑战性。这种效率低下的表现，往往使得系统无法选择性地检索相关信息，导致检索出大量无法直接回答查询的块数据。 📊 知识图谱的优势 知识图谱（KG）作为一种结构化知识的表示方式，能够提供比向量相似性检索更精确的实体和关系的显式表示。KG通过维护大量显式的知识三元组，能够更好地搜索“事物，而不是字符串”。例如，知识三元组通常以（实体）-关系→（实体）的形式呈现，这种结构化的表示方式在信息检索中具有不可替代的优势。 🌐 WeKnow-RAG的创新 为了解决上述挑战，WeKnow-RAG系统应运而生。它将网页搜索与知识图谱的优点结合起来，旨在提高LLM响应的准确性和可靠性。具体而言，该系统包含以下几个关键组件： 1. 特定领域的KG增强型RAG系统 该系统能够适应不同类型的查询和领域，从而提升事实性和复杂推理任务的性能。通过构建特定领域的知识图谱，WeKnow-RAG实现了对领域特定知识的精确检索。 2. 多阶段网页检索方法 WeKnow-RAG引入了一种多阶段检索方法，利用稀疏和密集检索技术，有效平衡信息检索的效率与准确性。其第一阶段通过稀疏检索获取相关段落，而第二阶段则结合密集检索以提升信息的相关性和准确性。 3. 自我评估机制 为了减少幻觉并提高整体响应质量，WeKnow-RAG为LLM实现了一种自我评估机制。该机制评估生成答案的置信度，只有在满足特定要求时才接受答案。 4. 自适应框架 该框架能够根据不同领域的特征和信息变化率，智能结合基于KG和基于Web的RAG方法。这种灵活性使得WeKnow-RAG能够在快速变化的信息环境中保持高效性。 🔬 方法详解：WeKnow-RAG的工作流程 WeKnow-RAG采用端到端的检索增强生成方法，其工作流程包括KG工作流程和网页搜索工作流程的有效集成。首先，通过内容解析将网页内容转化为结构化数据，然后进行分块和多阶段检索，以获取相关信息。 📈 BM25分数计算 在多阶段检索的第一阶段，我们使用BM25算法选择排名靠前的K个候选答案。BM25的得分计算公式如下： $$Score(query, C_i) = \sum_{q_j \in query} IDF(q_j) \cdot \frac{f(q_j, C_i) \cdot (k_1 + 1)}{f(q_j, C_i) + k_1 \cdot (1 – b + b \cdot \frac{|C_i|}{avg_dl})}$$ 其中，$IDF(q_j)$是词项$q_j$的逆文档频率，$f(q_j, C_i)$是词项$q_j$在文档$C_i$中的词频，$k_1$和$b$分别是词频饱和度参数和长度归一化参数。 🏆 WeKnow-RAG的出色表现 在Meta KDD CUP 2024的最终评估中，WeKnow-RAG荣获第三名。这一结果证明了我们的方法在不同领域和问题类型中都能显著提升准确性，同时减少幻觉的出现。 🔮 结论与未来方向 WeKnow-RAG的提出，不仅为大型语言模型的应用提供了新的思路，也为检索增强生成技术的发展开辟了新的方向。尽管LLM在各个领域展现出了巨大的潜力，但其在事实准确性上的缺陷仍是未来研究的重要挑战。通过结合知识图谱与网络搜索，WeKnow-RAG为提升LLM的可靠性与准确性提供了有效的解决方案。 参考文献 CSDN. WeKnow-RAG：融合网页搜索和知识图谱的检索增强生成自适应方法. 链接 相关研究论文和技术文献。 领域分类与信息抽取的最新进展。 机器学习与自然语言处理领域的前沿研究。 知识图谱在智能问答中的应用分析。
在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）成为了实现通用人工智能（AGI）的重要路径。然而，这些模型的可靠性问题——特别是生成事实不准确的信息和“幻觉”内容——对它们在实际应用中的有效性构成了严重挑战。为了解决这一问题，研究人员们不断探索新的方法来增强LLM的知识基础，其中一种新颖的方法便是WeKnow-RAG，这是一种将网页搜索与知识图谱相结合的检索增强生成（RAG）系统。
🚀 引言：大型语言模型的困境与希望
大型语言模型如同一颗璀璨的星星，照耀着人工智能的天空，但其固有的缺陷却如同星辰的阴影，影响着其光芒。在众多研究中，GPT-4的表现虽然在某些领域卓越，但其准确率在处理不太流行的实体时仍低于35%。这说明，我们亟需一种更为有效的方法来提升这些模型的可靠性。
WeKnow-RAG的核心在于通过检索增强生成方法，结合外部数据库和信息检索机制，动态整合相关信息。这不仅能够减少模型的“幻觉”，还可以在需要高精度和最新信息的应用场景中实现更好的性能。
🧩 RAG方法的局限性
传统的RAG方法通常依赖密集向量相似性搜索进行检索，这种方法在面对复杂查询时往往力不从心。尽管一些研究尝试通过元数据过滤或混合搜索技术来改进这一点，但这些方法受到预先定义的元数据范围的限制，且在相似向量空间内实现复杂查询所需的粒度仍然具有挑战性。这种效率低下的表现，往往使得系统无法选择性地检索相关信息，导致检索出大量无法直接回答查询的块数据。
📊 知识图谱的优势
知识图谱（KG）作为一种结构化知识的表示方式，能够提供比向量相似性检索更精确的实体和关系的显式表示。KG通过维护大量显式的知识三元组，能够更好地搜索“事物，而不是字符串”。例如，知识三元组通常以（实体）-关系→（实体）的形式呈现，这种结构化的表示方式在信息检索中具有不可替代的优势。
🌐 WeKnow-RAG的创新
为了解决上述挑战，WeKnow-RAG系统应运而生。它将网页搜索与知识图谱的优点结合起来，旨在提高LLM响应的准确性和可靠性。具体而言，该系统包含以下几个关键组件：
1. 特定领域的KG增强型RAG系统
该系统能够适应不同类型的查询和领域，从而提升事实性和复杂推理任务的性能。通过构建特定领域的知识图谱，WeKnow-RAG实现了对领域特定知识的精确检索。
2. 多阶段网页检索方法
WeKnow-RAG引入了一种多阶段检索方法，利用稀疏和密集检索技术，有效平衡信息检索的效率与准确性。其第一阶段通过稀疏检索获取相关段落，而第二阶段则结合密集检索以提升信息的相关性和准确性。
3. 自我评估机制
为了减少幻觉并提高整体响应质量，WeKnow-RAG为LLM实现了一种自我评估机制。该机制评估生成答案的置信度，只有在满足特定要求时才接受答案。
4. 自适应框架
该框架能够根据不同领域的特征和信息变化率，智能结合基于KG和基于Web的RAG方法。这种灵活性使得WeKnow-RAG能够在快速变化的信息环境中保持高效性。
🔬 方法详解：WeKnow-RAG的工作流程
WeKnow-RAG采用端到端的检索增强生成方法，其工作流程包括KG工作流程和网页搜索工作流程的有效集成。首先，通过内容解析将网页内容转化为结构化数据，然后进行分块和多阶段检索，以获取相关信息。
📈 BM25分数计算
在多阶段检索的第一阶段，我们使用BM25算法选择排名靠前的K个候选答案。BM25的得分计算公式如下：
$$
Score(query, C_i) = \sum_{q_j \in query} IDF(q_j) \cdot \frac{f(q_j, C_i) \cdot (k_1 + 1)}{f(q_j, C_i) + k_1 \cdot (1 – b + b \cdot \frac{|C_i|}{avg_dl})}
$$
其中，$IDF(q_j)$是词项$q_j$的逆文档频率，$f(q_j, C_i)$是词项$q_j$在文档$C_i$中的词频，$k_1$和$b$分别是词频饱和度参数和长度归一化参数。
🏆 WeKnow-RAG的出色表现
在Meta KDD CUP 2024的最终评估中，WeKnow-RAG荣获第三名。这一结果证明了我们的方法在不同领域和问题类型中都能显著提升准确性，同时减少幻觉的出现。
🔮 结论与未来方向
WeKnow-RAG的提出，不仅为大型语言模型的应用提供了新的思路，也为检索增强生成技术的发展开辟了新的方向。尽管LLM在各个领域展现出了巨大的潜力，但其在事实准确性上的缺陷仍是未来研究的重要挑战。通过结合知识图谱与网络搜索，WeKnow-RAG为提升LLM的可靠性与准确性提供了有效的解决方案。
参考文献