从RAG到RALM：检索增强语言模型原理剖析及最新进展​

大型语言模型 (LLMs) 虽然能力强大，但仍存在局限性。检索增强语言模型 (RALM) 通过引入外部知识检索机制，有效克服了 LLMs 的不足，在翻译、对话生成、问答等任务上取得了显著的性能提升。本文深入探讨了 RALM 的原理、架构、应用场景和未来发展方向，带您全面了解这项 NLP 领域的革新技术。

在人工智能的蓬勃发展中，大型语言模型 (LLMs) 如 ChatGPT 和 Bard 以其卓越的语言理解和生成能力脱颖而出，革新了自然语言处理 (NLP) 领域。然而，LLMs 仍然面临着一些挑战，例如易受幻觉影响和缺乏特定领域的知识。为了克服这些局限，研究人员引入了检索增强语言模型 (RALMs)，将外部知识检索与 LLMs 结合，开辟了 NLP 的新天地。

RALM 的核心思想

RALM 的核心在于利用外部知识库来增强 LLMs 的知识储备。它就像 LLMs 的“智囊团”，能够根据需要从海量知识源中检索相关信息，从而提高 LLMs 的准确性和可靠性。这种融合实现了知识与语言的完美结合，为 LLMs 提供了更广阔的应用前景。

RALM 的交互模式

RALM 架构中，检索器和语言模型之间的交互方式主要有三种：

• 顺序单次交互： 检索器根据输入检索相关文档，然后将文档与输入一起送入语言模型进行处理。这种模式简单高效，适用于对实时性要求不高的任务，例如文本摘要和机器翻译。

• 顺序多次交互： 语言模型首先进行初步输出，然后根据输出结果进行检索，两者多次交互以获得更精确的结果。这种模式有效利用了上下文信息，适用于需要多轮推理的任务，例如对话生成和多跳推理。

• 并行交互： 检索器和语言模型独立工作，最终通过加权插值的方式整合结果。这种模式充分发挥了检索器和语言模型各自的优势，适用于对结果全面性要求较高的任务，例如知识图谱构建。

三种交互方式的发展路线图。紫色区域代表顺序单次交互 RALM 模型的研究工作，红色方框代表顺序多次交互 RALM 模型的研究工作，黄色区域代表并行交互 RALM 模型的研究工作。

检索器：知识海洋的导航员

在 RALM 架构中，检索器扮演着至关重要的角色，它负责从外部知识库中检索与输入相关的文本信息，并将这些信息提供给语言模型进行处理。检索器的性能直接影响着 RALM 的整体效果，因此选择合适的检索方法至关重要。

稀疏检索（Sparse Retrieval）

稀疏检索方法主要基于词频或稀疏向量表示进行检索，例如 TF-IDF 和 BM25 等算法。这些方法简单高效，易于理解和实现，但检索精度相对较低。

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF 算法根据词语在文档中出现的频率和在整个语料库中出现的频率来衡量词语的重要性，从而判断文档与查询的相关性。

• BM25 (Best Match 25): BM25 算法是 TF-IDF 算法的改进版本，它考虑了文档长度和查询词语的分布，能够更准确地评估文档与查询的相关性。

稀疏检索方法适用于对检索速度要求较高，且对检索精度要求不太高的场景，例如简单的问答系统、关键词提取等。

密集检索（Dense Retrieval）

密集检索方法利用深度学习技术将文本映射到高维空间进行检索，例如 DPR (Dense Passage Retrieval) 和 Contriever 等模型。这些方法能够捕捉语义信息，检索精度更高，但计算成本较高。

• DPR (Dense Passage Retrieval): DPR 模型使用两个编码器分别对查询和文档进行编码，然后计算编码向量之间的相似度，从而判断文档与查询的相关性。

• Contriever: Contriever 模型采用对比学习的方法，通过将正样本 (相关文档) 和负样本 (不相关文档) 进行对比，学习文本的语义表示，从而提升检索精度。

密集检索方法适用于对检索精度要求较高的场景，例如复杂的问答系统、信息检索等。

互联网检索（Internet Retrieval）

互联网检索方法利用搜索引擎 API 进行检索，例如 Google Search API、Bing Search API 等。这种方法方便快捷，能够获取最新的信息，但结果质量难以保证，需要进行进一步的筛选和过滤。

• 搜索引擎 API: 搜索引擎 API 可以根据关键词检索相关的网页内容，并返回网页的标题、摘要、URL 等信息。

• 结果筛选和过滤: 为了提高检索结果的质量，可以使用一些技术对结果进行筛选和过滤，例如基于关键词匹配、基于语义相似度等。

互联网检索方法适用于需要获取最新信息，或者需要检索特定领域知识的场景。

混合检索（Hybrid Retrieval）

混合检索方法结合多种检索方法，例如将稀疏检索与密集检索结合，或者将互联网检索与其他方法结合。这种方法能够兼顾效率和准确度，根据不同的任务需求选择最合适的检索策略。

• 稀疏检索 + 密集检索: 首先使用稀疏检索方法快速筛选出候选文档，然后使用密集检索方法对候选文档进行精细排序，从而提高检索效率和精度。

• 互联网检索 + 其他方法: 首先使用互联网检索方法获取相关信息，然后使用其他方法对结果进行筛选和过滤，例如使用知识图谱进行实体链接、使用文本分类模型判断信息类别等。

混合检索方法适用于对检索效率和精度都有较高要求的场景，例如构建综合性的问答系统、知识库等。

语言模型（Language Models）：知识的加工厂

语言模型是 RALM 架构的核心组件之一，它负责处理检索器获取的文本信息，并根据任务需求进行理解、生成或其他操作。不同的语言模型类型具有不同的特点和适用场景，选择合适的语言模型对于 RALM 的性能至关重要。

自编码语言模型（AutoEncoder Language Model）

自编码语言模型 (AutoEncoder Language Model) 擅长自然语言理解任务，例如 BERT、RoBERTa 等模型。它们通过对文本进行掩码，学习上下文信息，能够准确地理解文本语义，并完成判断、分类等任务。

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT 模型采用 Transformer 编码器结构，通过对文本进行双向编码，学习上下文信息，并使用掩码语言模型 (MLM) 和下一句预测 (NSP) 任务进行预训练，在多项 NLP 任务中取得了显著的性能提升。

• RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): RoBERTa 模型是对 BERT 模型的改进版本，它在预训练方法和参数设置上进行了一些优化，例如使用动态掩码、更大的批处理大小等，进一步提升了模型的性能。

自编码语言模型适用于需要进行语义理解的任务，例如文本分类、情感分析、问答系统等。

自回归语言模型（AutoRegressive Language Model）

自回归语言模型 (AutoRegressive Language Model) 擅长自然语言生成任务，例如 GPT 系列、Llama 系列等模型。它们通过学习文本序列的概率分布，能够根据已有的文本生成流畅、自然的后续文本。

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列: GPT 系列模型采用 Transformer 解码器结构，通过对大量的文本数据进行预训练，学习文本序列的概率分布，能够生成高质量的文本内容。例如，GPT-3 模型可以生成各种类型的文本，包括新闻报道、小说、诗歌等。

• Llama (Large Language Model Meta AI) 系列: Llama 系列模型是由 Meta AI 开发的大型语言模型，它采用了类似于 GPT 系列模型的架构，并在预训练数据和模型参数上进行了一些优化，例如使用更大的模型规模、更长的训练时间等，进一步提升了模型的性能。

自回归语言模型适用于需要进行文本生成的场景，例如对话生成、机器翻译、文本摘要等。

编码-解码语言模型（Encoder-Decoder Language Model）

编码-解码语言模型 (Encoder-Decoder Language Model) 同时具备理解和生成能力，例如 T5、BART 等模型。它们能够将输入文本编码成语义表示，然后根据语义表示生成目标文本，适用于多种 NLP 任务。

• T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): T5 模型采用 Transformer 编码器-解码器结构，将所有 NLP 任务都转化为文本到文本的形式，例如将文本分类任务转化为将文本转换为类别标签的任务，将问答任务转化为将问题和上下文转换为答案的任务等。这种统一的框架使得 T5 模型能够在多种 NLP 任务上进行迁移学习。

• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers): BART 模型结合了 BERT 模型的双向编码能力和 GPT 模型的自回归生成能力，能够同时进行语义理解和文本生成，适用于需要进行文本改写、摘要、翻译等任务。

编码-解码语言模型适用于需要同时进行语义理解和文本生成的场景，例如文本摘要、机器翻译、对话生成等。

RALM 增强：精益求精

为了进一步提升 RALM 的性能和鲁棒性，研究人员提出了各种增强方法，这些方法可以从检索器、语言模型和整体架构等多个方面进行改进。

检索器增强（Retriever Enhancement）

检索器增强方法主要针对检索器的性能进行优化，以提高检索结果的质量和相关性。常见的检索器增强方法包括：

• 检索质量控制:

• 引入外部模型: 利用外部模型评估检索结果的相关性和准确性，例如使用自然语言推理模型判断检索结果与用户输入的语义匹配程度，或者使用摘要模型提取检索结果的关键信息，并与用户输入进行对比。

• 自评估机制: 训练一个专门的模型来评估检索结果的质量，或者使用强化学习方法优化检索策略，例如根据检索结果对下游任务的影响来调整检索模型的参数或策略。

• 检索时机优化:

• 低置信度标记: 训练语言模型识别需要检索信息的时机，例如当语言模型生成文本时遇到不确定或缺乏相关知识的词语时，生成一个特殊的低置信度标记，指示检索器在该位置进行检索，并将检索结果提供给语言模型进行后续处理。

• 思维链 (CoT): 对于需要推理的任务，可以使用 CoT 技术，让语言模型逐步推理，并在推理过程中需要相关知识时，触发检索操作，获取相关信息，并将其整合到推理过程中，从而提高推理的准确性和可靠性。

• 多样性控制:

• 负采样: 在训练检索模型时，除了正样本 (相关文档) 之外，还需要引入负样本 (不相关文档) ，以便模型学习区分相关和不相关文档，从而提高检索精度。

• 多样性损失函数: 设计特殊的损失函数，鼓励检索模型返回多样化的结果，避免检索结果过于集中在少数几个文档上。

语言模型增强（LM Enhancement）

语言模型增强方法主要针对语言模型的性能进行优化，以提高其理解、生成或其他操作的能力。常见的语言模型增强方法包括：

• 预生成检索处理:

• 融合: 将多个检索结果融合成一个更全面的信息来源，例如将多个文档的关键信息提取出来，拼接成一个新的文档，或者将多个文档的语义表示进行加权平均，得到一个更全面的语义表示。

• 排序: 对检索结果进行排序，将最相关的信息放在前面，例如根据检索结果与用户输入的相似度进行排序，或者根据检索结果对下游任务的影响进行排序。

• 结构模型优化:

• 参数调整: 调整语言模型的参数，例如学习率、批处理大小等，以优化模型性能。

• 结构优化: 改进语言模型的结构，例如使用更先进的网络架构、注意力机制等，提升模型的表达能力。例如，可以使用 Transformer-XL 等模型来处理长文本序列，或者使用记忆网络来存储和检索相关信息。

• 指令微调 (Instruction Tuning): 使用指令数据对语言模型进行微调，例如使用自然语言指令来指导语言模型完成特定的任务，例如 “总结以下文本”、“翻译以下句子” 等。

• 思维链 (CoT): 训练语言模型生成思维链，将推理过程显式地表达出来，例如 “首先，我们需要找到…然后，我们可以推断出…” 等。

整体增强（Overall Enhancement）

整体增强方法主要针对 RALM 架构进行优化，以提高其整体性能和鲁棒性。常见的整体增强方法包括：

• 端到端训练: 将检索器和语言模型作为一个整体进行联合训练，使得两个组件能够更好地协同工作。例如，可以使用联合损失函数来同时优化检索器和语言模型的参数，或者使用多任务学习方法，让 RALM 同时完成多个任务，例如问答和摘要。

• 构建中间模块: 在检索器和语言模型之间构建一个中间模块，例如使用一个门控机制来控制检索信息的流动，或者使用一个注意力机制来选择最相关的信息。

• 多模态融合: 将文本信息与其他模态的信息 (例如图像、音频、视频) 进行融合，例如使用多模态 Transformer 模型来处理文本和图像信息，或者使用图神经网络来处理文本和知识图谱信息。

通过这些增强方法，RALM 可以更好地利用外部知识，提升 NLP 任务的性能和鲁棒性，为人工智能的发展打开更广阔的空间。

数据来源：知识的宝库

RALM 的知识来源可以是结构化数据和非结构化数据，每种数据类型都具有独特的特征和适用场景。选择合适的数据源对于 RALM 的性能至关重要。

结构化数据（Structured Data）

结构化数据是指具有明确定义的结构和格式的数据，例如表格数据、知识图谱等。结构化数据易于存储、管理和查询，可以为 RALM 提供可靠的知识来源。

• 知识图谱 (Knowledge Graph): 知识图谱以图的形式表示实体、关系和属性，例如 Freebase、DBpedia 和 Wikidata 等。知识图谱可以提供丰富的语义信息，帮助 RALM 进行知识推理、实体链接等任务。例如，在问答系统中，可以使用知识图谱来查找与问题相关的实体和关系，从而更准确地回答问题。

• 表格数据 (Tabular Data): 表格数据以表格的形式表示信息，例如数据库中的表格、电子表格等。表格数据通常包含大量的事实性信息，可以为 RALM 提供丰富的知识来源。例如，在构建问答系统时，可以使用表格数据来查找与问题相关的答案，或者使用表格数据来训练一个专门的问答模型。

非结构化数据（Unstructured Data）

非结构化数据是指没有明确定义的结构和格式的数据，例如文本、图像、音频、视频等。非结构化数据包含丰富的语义信息，但难以直接被计算机程序处理。

• 文本数据 (Text Data): 文本数据是最常见的非结构化数据，例如新闻报道、维基百科、社交媒体帖子等。文本数据包含丰富的语义信息，可以为 RALM 提供大量的知识来源。例如，可以使用维基百科作为 RALM 的知识库，或者使用新闻报道来训练一个事件抽取模型。

• 图像数据 (Image Data): 图像数据包含丰富的视觉信息，例如照片、绘画等。可以使用图像数据来训练一个图像理解模型，并将其与 RALM 结合，例如使用图像理解模型来提取图像中的实体和关系，并将其与知识图谱进行链接。

• 音频数据 (Audio Data): 音频数据包含语音、音乐等信息。可以使用音频数据来训练一个语音识别模型，并将其与 RALM 结合，例如使用语音识别模型将用户的语音指令转换为文本，并将其输入到 RALM 中进行处理。

• 视频数据 (Video Data): 视频数据包含图像和音频信息，能够提供更全面的信息来源。可以使用视频数据来训练一个视频理解模型，并将其与 RALM 结合，例如使用视频理解模型来提取视频中的事件和场景，并将其与知识图谱进行链接。

非结构化数据需要进行预处理才能被 RALM 使用，例如使用自然语言处理技术对文本数据进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，或者使用计算机视觉技术对图像数据进行目标检测、图像分割等处理。

选择合适的数据源需要考虑多个因素，例如任务需求、数据质量、数据规模、处理成本等。对于需要进行知识推理或实体链接的任务，知识图谱是一个理想的数据源；对于需要获取最新信息或特定领域知识的任务，互联网检索是一个不错的选择；对于需要进行语义理解或文本生成的任务，文本数据是一个重要的数据来源。

应用场景：RALM 的无限可能

RALMs 在 NLP 领域拥有广泛的应用场景，可以根据其主要功能分为以下几类：

NLG：自然语言生成

检索增强生成 (RAG) 主要用于自然语言生成 (NLG) 任务，例如：

• 机器翻译 (Machine Translation): RALM 可以利用检索到的平行语料库或双语词典，为机器翻译模型提供更多的上下文信息和翻译知识，从而提高翻译的准确性和流畅度。

• 对话生成 (Dialogue Generation): RALM 可以根据对话历史和检索到的信息，例如用户的兴趣爱好、当前的语境等，生成更加自然、流畅的对话内容。

• 文本摘要 (Text Summarization): RALM 可以根据文本内容和检索到的相关信息，例如事件背景、人物关系等，生成更加准确、全面的摘要。

• 创意写作 (Creative Writing): RALM 可以根据用户的输入和检索到的信息，例如故事情节、人物设定等，生成创意性的文本内容，例如小说、诗歌等。

NLU：自然语言理解

检索增强理解 (RAU) 主要用于自然语言理解 (NLU) 任务，例如：

• 问答系统 (Question Answering): RALM 可以根据用户提出的问题，检索相关的信息，例如知识图谱、维基百科等，并结合语言模型的理解能力，给出准确的答案。

• 信息检索 (Information Retrieval): RALM 可以根据用户的查询，检索相关的文档或信息，并根据相关性进行排序，例如搜索引擎、推荐系统等。

• 情感分析 (Sentiment Analysis): RALM 可以根据文本内容和检索到的信息，例如用户的历史评论、产品评价等，分析文本的情感倾向，例如正面、负面、中性等。

• 实体链接 (Entity Linking): RALM 可以将文本中的实体 mention 与知识库中的实体进行链接，例如将 “苹果” 链接到 “苹果公司” 或者 “水果”，从而更好地理解文本语义。

RALM on Both NLU and NLG

有些 NLP 任务需要同时进行自然语言理解和生成，例如：

• 对话系统 (Dialogue System): 对话系统需要理解用户的输入，并生成相应的回复，因此需要同时具备 NLU 和 NLG 的能力。

• 机器阅读理解 (Machine Reading Comprehension): 机器阅读理解需要理解文本内容，并根据文本内容回答问题，因此需要同时具备 NLU 和 NLG 的能力。

• 代码生成和摘要 (Code Generation and Summarization): 代码生成需要理解代码的功能描述，并生成相应的代码，代码摘要需要理解代码的逻辑，并生成代码的摘要，因此都需要同时具备 NLU 和 NLG 的能力。

 RALM 性能评估

评估 RALM 的性能需要考虑多个指标，例如：

• 准确率 (Accuracy): 对于 NLU 任务，例如问答系统、情感分析等，可以使用准确率来评估模型的性能，即模型预测正确的样本数占总样本数的比例。

• 召回率 (Recall): 对于信息检索任务，可以使用召回率来评估模型的性能，即模型检索到的相关文档数占所有相关文档数的比例。

• F1 值 (F1 Score): F1 值是准确率和召回率的调和平均值，可以综合评估模型的性能。

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 对于机器翻译任务，可以使用 BLEU 来评估模型生成的译文的质量，BLEU 值越高，表示译文与参考译文越接近。

• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 对于文本摘要任务，可以使用 ROUGE 来评估模型生成的摘要的质量，ROUGE 值越高，表示摘要与参考摘要越接近。

• 人工评估 (Human Evaluation): 人工评估是一种主观评估方法，可以评估 RALM 生成的文本的流畅度、自然度、相关性等。

除了上述指标之外，还可以使用一些专门针对 RALM 的评估方法，例如：

• 检索质量评估: 评估检索器检索到的信息的质量和相关性。

• 知识融合评估: 评估 RALM 将检索到的信息与语言模型进行融合的效果。

• 鲁棒性评估: 评估 RALM 对于对抗性输入和不相关信息的鲁棒性。

通过综合考虑多种评估指标，可以全面地评估 RALM 的性能，并为 RALM 的改进和优化提供指导。

挑战与展望

RALM 的发展仍然面临着一些挑战，例如鲁棒性、检索质量和计算成本。未来的研究方向包括：

• 提升鲁棒性： 开发更鲁棒的 RALM 架构，抵抗对抗性攻击和不相关信息的干扰。

• 改进检索质量： 研究更有效、准确的检索技术，提高检索结果的质量。

• 降低计算成本： 探索更有效的模型训练和推理方法，降低 RALM 的计算成本。

• 拓展应用场景： 将 RALM 应用于更多领域，例如决策支持、搜索引擎和推荐系统。

随着技术的不断进步，RALM 将成为 NLP 领域的重要工具，为人工智能的发展注入新的活力，并为我们带来更智能、更高效的 AI 系统。

参考论文：https://arxiv.org/pdf/2404.19543