Self-RAG：赋予语言模型自我反思能力的检索增强生成
大家好，今天我们来深入探讨一个非常有趣且前沿的研究方向：Self-RAG，即Self-Reflective Retrieval Augmented Generation。简单来说，Self-RAG的核心思想是训练语言模型，使其在生成文本的同时，能够输出一些特殊的“反射标记”（Reflection Tokens），这些标记用于控制模型自身的检索行为，从而更好地利用外部知识库，提升生成质量和可靠性。
1. 传统检索增强生成（RAG）的局限性
在深入Self-RAG之前，我们先回顾一下传统的RAG方法。RAG的基本流程如下：
- 检索（Retrieval）： 给定一个输入prompt，使用检索模型（例如，基于向量相似度搜索的FAISS或基于关键词匹配的BM25）从外部知识库中检索出相关的文档片段。
- 增强（Augmentation）： 将检索到的文档片段与原始prompt拼接在一起，形成一个增强的输入。
- 生成（Generation）： 将增强的输入送入语言模型，生成最终的输出文本。
尽管RAG在很多场景下都表现出色，但它仍然存在一些局限性：
- 盲目检索： 传统的RAG模型对于何时检索、检索哪些信息缺乏细粒度的控制。所有的输入prompt都会触发检索，无论是否真的需要外部知识。
- 检索噪声： 检索到的文档片段可能包含与当前任务无关的信息，引入噪声，反而降低生成质量。
- 固定流程： RAG的流程是固定的，即先检索后生成，缺乏灵活性。模型无法根据生成过程中的反馈动态调整检索策略。
- 缺乏反思： 传统的RAG模型无法对自身的检索行为进行反思，无法判断检索到的信息是否有用，以及如何更好地利用这些信息。
2. Self-RAG的核心思想：反射标记（Reflection Tokens）
Self-RAG旨在克服传统RAG的局限性，核心在于引入了反射标记（Reflection Tokens）。这些标记由模型自身生成，用于控制检索行为和评估检索到的文档片段。具体来说，Self-RAG模型在生成每个token时，会同时预测两个类型的反射标记：
- 检索标记（Retrieve Tokens）： 用于决定是否需要检索外部知识。例如，
[Retrieve=Yes]表示需要检索，[Retrieve=No]表示不需要检索。 - 批评标记（Critic Tokens）： 用于评估检索到的文档片段的有用性和相关性。例如，
[IsRelevant=Yes]表示相关，[IsRelevant=No]表示不相关；[IsHelpful=Yes]表示有用，[IsHelpful=No]表示无用。
通过这些反射标记，Self-RAG模型可以更加智能地控制检索行为，避免盲目检索和检索噪声，并根据生成过程中的反馈动态调整策略。
3. Self-RAG的训练流程
Self-RAG的训练流程主要包括以下几个步骤：
- 数据准备： 准备包含输入prompt、检索到的文档片段和目标输出的数据集。需要注意的是，数据集需要标注哪些prompt需要检索，以及检索到的文档片段是否相关和有用。
- 模型训练： 训练一个语言模型，使其在生成文本的同时，能够预测检索标记和批评标记。这可以通过在损失函数中添加额外的项来实现，用于惩罚错误的检索和批评决策。
- 推理阶段： 在推理阶段，模型首先生成检索标记。如果检索标记指示需要检索，则进行检索，并将检索到的文档片段与原始prompt拼接在一起。然后，模型生成批评标记，评估检索到的文档片段。最后，模型根据批评标记的结果，调整生成策略，生成最终的输出文本。
4. Self-RAG的代码实现（PyTorch示例）
下面是一个简化的Self-RAG模型的PyTorch代码示例，用于说明其核心思想。
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
class SelfRAGModel(nn.Module):
def __init__(self, model_name, tokenizer_name, retrieve_token_size, critic_token_size):
super().__init__()
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
self.retrieve_token_size = retrieve_token_size
self.critic_token_size = critic_token_size
# 添加特殊token，用于检索和评价
self.tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': [f'[RETRIEVE={i}]' for i in range(retrieve_token_size)] + [f'[CRITIC={i}]' for i in range(critic_token_size)]})
self.model.resize_token_embeddings(len(self.tokenizer))
self.retrieve_head = nn.Linear(self.model.config.hidden_size, retrieve_token_size)
self.critic_head = nn.Linear(self.model.config.hidden_size, critic_token_size)
def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None):
"""
input_ids: 输入文本的token IDs
attention_mask: attention mask
labels: 用于计算loss的label，包含文本token IDs，retrieve token IDs和critic token IDs
"""
outputs = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask, output_hidden_states=True)
hidden_states = outputs.hidden_states[-1] # 获取最后一层的hidden states
# 预测retrieve token
retrieve_logits = self.retrieve_head(hidden_states)
# 预测critic token
critic_logits = self.critic_head(hidden_states)
loss = None
if labels is not None:
# 计算文本生成的loss
shift_logits = outputs.logits[..., :-1, :].contiguous()
shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()
text_loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
# 计算retrieve token的loss
retrieve_labels = labels[..., -3].contiguous() # 假设retrieve token在倒数第三个位置
retrieve_loss = nn.CrossEntropyLoss()(retrieve_logits.view(-1, self.retrieve_token_size), retrieve_labels.view(-1))
# 计算critic token的loss
critic_labels = labels[..., -2].contiguous() # 假设critic token在倒数第二个位置
critic_loss = nn.CrossEntropyLoss()(critic_logits.view(-1, self.critic_token_size), critic_labels.view(-1))
loss = text_loss + retrieve_loss + critic_loss
return loss, outputs.logits, retrieve_logits, critic_logits
def generate(self, input_ids, attention_mask=None, max_length=200):
"""
生成文本，并根据retrieve token决定是否检索
"""
generated_text = ""
current_input_ids = input_ids
history = []
for _ in range(max_length):
loss, logits, retrieve_logits, critic_logits = self.forward(current_input_ids, attention_mask=attention_mask)
# 预测下一个token
next_token_logits = logits[:, -1, :]
next_token_id = torch.argmax(next_token_logits, dim=-1)
# 预测retrieve token
retrieve_token_logits = retrieve_logits[:, -1, :]
retrieve_token_id = torch.argmax(retrieve_token_logits, dim=-1)
# 预测critic token
critic_token_logits = critic_logits[:, -1, :]
critic_token_id = torch.argmax(critic_token_logits, dim=-1)
# 处理retrieve token
if retrieve_token_id == 1: # 假设1表示需要检索
# 进行检索 (这里需要替换成实际的检索逻辑)
retrieved_document = self.retrieve_from_knowledge_base(current_input_ids) # 假设有这么一个检索函数
retrieved_ids = self.tokenizer.encode(retrieved_document, return_tensors='pt')
# 将检索到的文档拼接到输入
current_input_ids = torch.cat([current_input_ids, retrieved_ids], dim=-1)
attention_mask = torch.cat([attention_mask, torch.ones_like(retrieved_ids)], dim=-1)
# 处理critic token (这里可以根据critic token调整生成策略，例如，如果认为检索到的文档不相关，可以降低相关token的概率)
if critic_token_id == 0: # 假设0表示不相关
# 降低检索到的文档中token的概率 (这里只是一个示例，具体的实现可以更复杂)
# 例如：可以修改logits，降低retrieved_ids对应的token的概率
pass
# 将预测的token添加到生成文本
generated_text += self.tokenizer.decode(next_token_id)
history.append(next_token_id)
current_input_ids = torch.cat([current_input_ids, next_token_id.unsqueeze(0)], dim=-1)
attention_mask = torch.cat([attention_mask, torch.ones_like(next_token_id.unsqueeze(0))], dim=-1)
return generated_text, history
def retrieve_from_knowledge_base(self, input_ids):
"""
从知识库中检索相关文档 (这里需要替换成实际的检索逻辑)
"""
# 示例：根据输入文本，返回一个固定的文档
return "This is a retrieved document from the knowledge base."
# 示例使用
model_name = "gpt2" # 或者其他预训练模型
tokenizer_name = "gpt2"
retrieve_token_size = 2 # 例如: [RETRIEVE=0], [RETRIEVE=1]
critic_token_size = 2 # 例如: [CRITIC=0], [CRITIC=1]
model = SelfRAGModel(model_name, tokenizer_name, retrieve_token_size, critic_token_size)
# 准备输入
input_text = "What is the capital of France?"
input_ids = model.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
attention_mask = torch.ones_like(input_ids)
# 生成文本
generated_text, history = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask)
print(f"Input: {input_text}")
print(f"Generated Text: {generated_text}")代码解释：
SelfRAGModel类： 定义了Self-RAG模型，包括一个预训练语言模型（例如，GPT-2）、tokenizer、检索头和批评头。__init__方法： 初始化模型，包括加载预训练模型和tokenizer，添加特殊token（检索标记和批评标记），以及定义检索头和批评头。forward方法： 执行前向传播，包括计算语言模型的输出、预测检索标记和批评标记，以及计算损失函数。generate方法： 生成文本，并根据检索标记决定是否进行检索，以及根据批评标记调整生成策略。retrieve_from_knowledge_base方法： 从知识库中检索相关文档。这里只是一个示例，需要替换成实际的检索逻辑。
关键点：
- 特殊Token：
[RETRIEVE=0],[RETRIEVE=1],[CRITIC=0],[CRITIC=1]这些特殊token是Self-RAG的核心，模型通过预测这些token来控制检索行为。 - 检索头和批评头： 这两个线性层用于预测检索标记和批评标记。
generate方法中的检索逻辑： 在generate方法中，根据retrieve_token_id的值决定是否进行检索，并将检索到的文档拼接到输入。generate方法中的批评逻辑： 在generate方法中，可以根据critic_token_id的值调整生成策略。例如，如果认为检索到的文档不相关，可以降低相关token的概率。
这个代码只是一个简化的示例，实际的Self-RAG模型可能更加复杂，包括：
- 更复杂的检索模型： 例如，基于向量相似度搜索的FAISS或基于关键词匹配的BM25。
- 更精细的批评机制： 例如，使用多个批评标记来评估检索到的文档的不同方面（例如，相关性、完整性、可靠性）。
- 更复杂的生成策略： 例如，使用强化学习来优化生成策略，使其更好地利用外部知识。
5. 反射标记的类型与应用
反射标记的设计是Self-RAG的重要组成部分。以下是一些常用的反射标记类型及其应用场景：
| 反射标记类型 | 可能取值 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Retrieve (检索) | [Retrieve=Yes], [Retrieve=No] |
决定是否需要从外部知识库检索信息。例如，对于常识性问题，可以不检索；对于需要专业知识的问题，则需要检索。 |
| IsRelevant (相关性) | [IsRelevant=Yes], [IsRelevant=No] |
评估检索到的文档片段与当前任务的相关性。如果文档不相关，可以忽略或降低其权重。 |
| IsHelpful (有用性) | [IsHelpful=Yes], [IsHelpful=No] |
评估检索到的文档片段对生成最终答案的帮助程度。如果文档没有帮助，可以尝试检索其他文档或调整生成策略。 |
| IsComplete (完整性) | [IsComplete=Yes], [IsComplete=No] |
评估检索到的文档片段是否包含完成任务所需的所有信息。如果信息不完整，可以尝试检索更多文档或进行推理补全。 |
| IsAccurate (准确性) | [IsAccurate=Yes], [IsAccurate=No] |
评估检索到的文档片段的准确性。如果文档包含错误信息，可以忽略或尝试验证。 |
| Confidence (置信度) | [Confidence=High], [Confidence=Medium], [Confidence=Low] |
评估模型对当前答案的置信度。如果置信度较低，可以尝试检索更多信息或调整生成策略，避免生成错误答案。 |
| Verbosity (详细程度) | [Verbosity=Detailed], [Verbosity=Concise] |
控制生成文本的详细程度。例如，对于需要简洁答案的问题，可以使用[Verbosity=Concise]标记；对于需要详细解释的问题，可以使用[Verbosity=Detailed]标记。 |
6. Self-RAG的优势与挑战
优势：
- 更高的生成质量： 通过智能地控制检索行为，避免盲目检索和检索噪声，提高生成质量。
- 更强的知识整合能力： 能够更好地利用外部知识库，生成更准确、更可靠的答案。
- 更强的可解释性： 反射标记可以提供关于模型决策过程的更多信息，增强模型的可解释性。
- 更强的适应性： 能够根据不同的任务和输入动态调整检索策略，具有更强的适应性。
挑战：
- 数据标注成本： 训练Self-RAG模型需要标注哪些prompt需要检索，以及检索到的文档片段是否相关和有用，这会增加数据标注成本。
- 模型训练难度： 训练能够准确预测反射标记的模型具有挑战性。
- 检索效率： 在推理阶段，需要根据检索标记进行检索，这可能会降低生成效率。
- 反射标记的设计： 如何设计有效的反射标记是一个需要仔细考虑的问题。
7. Self-RAG的应用前景
Self-RAG具有广泛的应用前景，包括：
- 问答系统： 可以用于构建更准确、更可靠的问答系统，能够回答各种类型的问题，包括常识性问题、专业知识问题和复杂推理问题。
- 文本摘要： 可以用于生成更informative、更全面的文本摘要，能够从多个文档中提取关键信息，并将其整合在一起。
- 代码生成： 可以用于生成更准确、更可靠的代码，能够根据用户的需求检索相关的代码片段，并将其组合在一起。
- 对话系统： 可以用于构建更智能、更自然的对话系统，能够根据用户的意图检索相关的信息，并提供有用的回答。
8. 总结
Self-RAG是一种非常有前景的检索增强生成方法，它通过引入反射标记，赋予语言模型自我反思能力，从而更好地利用外部知识库，提升生成质量和可靠性。虽然Self-RAG仍然面临一些挑战，但随着研究的深入，相信它将在未来发挥越来越重要的作用。
9. 未来研究方向
Self-RAG 目前仍处于发展阶段，未来有很多值得探索的研究方向：
- 更有效的反射标记设计： 探索更有效的反射标记类型和表示方法，使其能够更准确地反映模型的检索需求和对检索结果的评估。
- 更高效的检索策略： 研究更高效的检索策略，例如，基于检索标记动态调整检索范围和检索深度，提高检索效率。
- 更强的模型可解释性： 利用反射标记深入分析模型的决策过程，提高模型的可解释性，并发现潜在的错误和偏差。
- 与其他技术的结合： 将Self-RAG与其他技术（例如，强化学习、主动学习）结合，进一步提升模型的性能和适应性。
希望今天的讲座能够帮助大家对Self-RAG有一个更深入的了解。谢谢大家！