传统的RAG系统通过检索然后阅读框架来增强LLMs，但存在一些挑战，如知识库文档的噪声、缺乏人工标注信息、长文档的编码问题以及用户查询的模糊性。
因此可以采用数据为中心的增强方法，我们可以看看最近的一个工作。
一、Meta Knowledge for RAG
最近的工作，《Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models》（https://arxiv.org/abs/2408.09017），利用元数据信息来进行优化，本文来看看这个工作，讨论了一种新的数据为中心的检索增强型生成工作流程，旨在提高大模型对知识库的理解。
从实现思路上看，该工作介绍了一种新的RAG工作流程，称为准备-重写-检索-阅读（Prepare-Then-Rewrite-Then-Retrieve-Then-Read, PR3），通过为每个文档生成元数据和合成问题与答案（QA）对，以及引入元知识摘要（Meta Knowledge Summary, MK Summary）的概念，以改善用户查询增强和知识库中的信息检索。
一句话说明步骤，就是使用LLMs生成每个文档的元数据和合成QA对；利用MK Summary来指导查询增强步骤，使用聚类信息；通过个性化的用户查询增强和深入的知识库信息检索，提高了检索的精度和召回率。
其本身做的是数据为中心的工作流程，常见的流程如Figure1所示，它通过使用先进的语言模型和元数据驱动的方法来优化信息检索过程，旨在提供更加精准和个性化的结果。
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文档增强：在推理之前，文档首先使用名为 Claude 3 的工具进行增强。这意味着文档会被处理，以便于更好地与系统进行交互，并提高检索的相关性。
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聚类：增强后的文档根据元数据被聚类成集合，每个集合包含合成的问题和答案（QA）。这些合成的QA对是为了个性化的下游检索而设计的，即根据不同用户的需求定制化检索结果。
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元知识摘要（Meta Knowledge Summaries, MK Summary）：MK Summary 是从文档集合中提取的关键概念摘要，用于指导查询增强步骤。这意味着系统会根据文档中的关键信息来优化和扩展用户的查询，以便更精确地匹配用户的需求。
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个性化检索：整个工作流程的目标是实现个性化的检索，即系统能够根据用户的具体需求提供定制化的信息检索服务。
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查询增强：在用户提出查询后，系统会利用MK Summary中的信息来增强原始查询，生成更具体、更有针对性的查询，以期提高检索的准确性和相关性。
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检索与阅读：经过增强的查询随后用于检索知识库中相关的文档或信息片段，然后系统会阅读这些检索到的内容，以生成回答或提供进一步的信息。
二、具体实现思路
以数据为中心的RAG工作流程，即准备-重写-检索-阅读（PR3）。
- 数据集（Datasets）：
- 使用了2000篇2024年的研究论文作为公共基准测试数据集，这些论文涵盖了统计学、机器学习、人工智能和计量经济学等多个领域。
- 合成QA生成（Synthetic QA Generation）：
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对于每个文档，首先生成一组元数据，然后使用Chain of Thoughts（CoT）提示生成指导性的QA对。
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利用这些元数据，通过教师-学生提示方法，评估学生对文档知识的掌握情况。
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Claude 3 Haiku被用于生成具有跨文档上下文的合成QA对。
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生成的元数据既用作增强搜索的过滤参数，也用于选择用于用户查询增强的合成QA（即MK Summary）。
- 元知识摘要生成（Generation of Meta Knowledge Summary）：
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对于给定的元数据组合，创建MK Summary，以支持针对特定用户查询的数据增强阶段。
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MK Summary是通过使用Claude 3 Sonnet对标记有感兴趣元数据的问题集合进行概念总结而创建的。
- 增强查询生成和检索（Augmented Generation of Queries and Retrieval）：
- 给定用户查询和预选的元数据集，检索相应的预计算MK Summary，并使用它来调节用户数据库子集的查询增强。
- 利用“计划和执行”提示方法来处理复杂查询，跨文档推理，并最终提高提供的答案的召回率、精确度和多样性。
总结
本文主要介绍了《Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models》这一工作，感兴趣的可以仔细品读。
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