RAG模型比赛中常见的技术问题：如何有效提升检索与生成的协同效果？

Question

在RAG模型比赛中，如何有效提升检索与生成的协同效果是一个核心挑战。常见问题包括：检索模块返回的信息虽然相关，但生成模块难以有效融合与利用，导致生成结果偏离用户意图。此外，检索与生成阶段使用的表示空间不一致，也会造成语义断层。如何在保持高效检索的同时，使生成模型精准识别并整合相关信息，是提升整体性能的关键所在。

Answer 1

一、引言：RAG模型中的协同挑战

RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型将检索模块与生成模块结合，旨在利用外部知识提升生成质量。然而，这两个模块之间的协同问题往往成为性能瓶颈。检索结果虽然相关，但生成模型难以有效整合；同时，检索与生成使用的表示空间不一致，导致语义断层。

二、核心问题分析

1. 信息融合困难：检索模块返回的信息虽相关，但结构松散，生成模型难以识别关键信息。
2. 语义空间不一致：检索常使用稠密向量（如DPR），而生成模型使用Transformer表示，两者空间不一致。
3. 噪声干扰：检索结果中存在无关或冗余信息，影响生成准确性。
4. 效率与质量的权衡：提升检索精度可能导致延迟，影响整体效率。

三、提升协同效果的策略

策略	描述	技术实现
统一表示空间	使检索与生成使用相同的语义编码器，如BERT共享权重。	使用Cross-Encoder结构统一训练。
上下文感知检索	根据用户问题动态调整检索策略。	引入Query-aware检索机制。
知识选择与排序	在生成前对检索结果进行筛选与排序。	使用BERT-based reranking。
多阶段训练	联合训练检索与生成模块，提升协同能力。	采用端到端微调策略。

四、技术实现示例

以下是一个使用HuggingFace Transformers实现RAG模型中知识排序的代码片段：

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

# 初始化RAG模型
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)

# 输入问题
input_str = "What is the capital of France?"
input_ids = tokenizer(input_str, return_tensors="pt").input_ids

# 生成答案
generated_ids = model.generate(input_ids)
answer = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(answer)
    

五、协同流程图示

graph TD
    A[用户问题] --> B[检索模块]
    B --> C{检索结果}
    C --> D[知识排序]
    D --> E[生成模块]
    E --> F[生成答案]
    F --> G[反馈优化]
    G --> B
    G --> E