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一、动机

不完美的检索器，检索的结果会影响LLM的生成结果

RAG的基本架构：

可以看出来，生成器和检索器式紧密耦合的，这样系统的容错能力很弱。这个就是本文的核心关注问题。 

二、解决方法

针对检索器返回不准确结果的情景，提出了纠错检索增强生成，用于纠正检索器的结果。

设计一个轻量级的检索评估器，用来评估针对查询所检索文档的整体质量，评估器会输出一个置信度评分，基于这个评分，系统可以触发三种不同的知识检索操作：正确、错误、模糊。

对于错误：通过网页的搜索来拓展检索信息的广度

为了去除检索文档中那些冗余而无助于生成的上下文信息，设计了一个先分解在重组的算法，就是为了对检索信息进行优化提炼，强化关键要点的提取，最小化无关内容的干扰，以达到提升检索数据的有效利用。

三、模型推理概述

首先：给定的查询和来自任意检索器的检索文档

然后：构建一个检索评估器，用于评估检索文档与输入查询的相关性评分，相关性评分分为三个置信度等级，正确、错误、模糊

正确：检索到的文档将被精炼为更精确的知识条带。这一精炼操作包括知识分解、过滤和重组

错误：检索到的文档将被丢弃。相应地，系统会转向网页搜索，并将其视为补充的知识来源，用于纠正错误

模糊：结合前两者的优点

 1.检索评估器

T5-lage模型架构：

T5模型对Transformer进行了输入的改变，使其能够统一文本到文本的输入格式，通过加前缀的方式，之后就是针对不同的任务进行微调。 

对T5-large进行微调，微调的数据集使用的数据集来自Self-RAG检索后的数据集（Contriever检检索器获得的）：PopQA。

在PopQA中一共包含14000个样本，其中1399个用于测试，剩余的用于微调。这个微调的目的就是让T5-large能够更好的判断检索文档与输入问题的相关性。

微调的过程中：样本分为正样本和负样本，正样本标签为1，负样本标签为-1，推理的时候，评估器为每个文档计算一个相关性得分，范围为-1，1，然后通过实验这顶置信度值，不同数据集不同。

正负样本的构成：正样本：通常是维基百科上与该问题相关的条目标题。这些条目可以看作是正样本的一个来源。

使用PopQA训练好的模型还迁移到了Bio、Pub、ARC数据集上。负样本的获取：这些负样本通过随机从检索结果中采样来获得。换句话说，检索系统可能返回了一些看起来很接近查询的问题或内容，但其实它们与输入的查询并无实质性联系。

对于每个问题，通常会检索到 10 篇文档。问题会与每个文档单独拼接作为输入，评估器会为每个问题-文档对单独预测相关性评分。

2.执行动作

1.正确

当至少一个检索文档的自信度得分高于上阈值时，检索的结果就被认为是正确的，这就意味着从检索的结果中获取知识应该更加可靠和准确，虽然找到了相关的文档，但是这些相关的文档里面包含着噪声片段，进行进一步知识精炼

2.错误

检索的文档的置信度得分都低于阈值的时候，就认为检索的文档是不相关的，这个时候就在网络上搜索一信息，进行补充。

3.模糊

当得分是一个中间值得时候，说明评估器没有信心判断是不是好的，这个时候就把正确和不正确的结合在一起。

模糊的设置可以减轻对检索评估器准确性的依赖

精炼：

方法就是分解-组合，进一步提取其中最关键的知识片段。先将检索的结果拆分较小的单元，这些小单元通常就包含一两句话，每个单元假设包含独立的新兴信息 ，在对这些单元进行检索评估，删掉不相关的单元，将相关的片段按顺序从新组合。

四、实验

我们的实验展示了CRAG对基于RAG方法的适应性，以及在短文本和长文本生成任务中的泛化能力。

1.任务

数据集：PopAQ（短文本生成）、Biography（长文本生成）、PubHealth（真假问题）、Arc-Challenge（多项选择题）

评估指标：PopQA、PubHealth、Arc-Challenge采用准确率

                  Biography采用FactScore

准确率：

Factscore：

2.基线

CRAG对比的方法：带检索的、不带检索的（标准RAG、高级RAG）

无检索的基准：评估了开源的LLaMA2-7B、13B、指令微调模型Alpaca-7B、CoVE65B、一些闭源的：LLaMA2-chat13B、chatgpt

标准 RAG：使用与我们实验相同的检索器检索的段落，进行生成输出，并采用了几种公共指令微调的 LLM，包括 LLaMA2-7B、13B、Alpaca-7B、13B，以及在 Self-RAG中指令微调的 LLaMA2-7B

高级RAG：

        SAIL：该方法在 Alpaca 指令微调数据上对语言模型进行了指令微调，并在指令前插入了检索到的文档

        Self-RAG：该方法对 LLaMA2 进行了指令微调，使用了包含多个反射标记集的数据，这些标记由 GPT-4（OpenAI，2023）标注

实验结果：

结果分析：

将C与标准的RAG结合，以及和self-RAG结合。显著提升了RAG和Self-RAG的性能， 

说明了CRAG的适应性强

 CRAG 就像一个不挑车的发动机，放在哪辆车上都能跑得不错。而 Self-RAG 是个定制发动机，必须装在专门设计的车上才能发挥最大效力。

 消融实验：

在PopQA上的消融实验：分别移除每个单一动作后的准确率对比分析。

在 PopQA 数据集上进行消融实验，分别移除每个知识利用操作后的准确率对比分析。 

这些消融实验，验证了触发动作在检索评估器中的有效性和对性能的贡献。 

检索评估器的实验结果：

 为了进一步验证所提方法对检索性能的鲁棒性，我们研究了在不同检索性能下生成性能的变化。为了模拟低质量的检索器，我们故意随机移除了部分准确的检索结果，并评估性能变化。

下图展示了在 PopQA 数据集上 Self-RAG 和 Self-CRAG 的性能变化。可以看到，随着检索性能的下降，Self-RAG 和 Self-CRAG 的生成性能也有所下降，这表明生成器在很大程度上依赖于检索器的质量。此外，随着检索性能的下降，Self-CRAG 的生成性能下降的幅度比 Self-RAG 略小。这些结果表明，Self-CRAG 在增强对检索性能鲁棒性方面优于 Self-RAG。