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StructRAG简介

StructRAG是一种新型的框架,旨在提升大型语言模型(LLMs)在知识密集型推理任务中的性能。它通过推理时的混合信息结构化机制,根据任务需求以最合适的格式构建和利用结构化知识。

以下是StructRAG的核心组成部分和工作流程:

  1. 混合结构路由器(Hybrid Structure Router):这是StructRAG的核心,负责确定给定任务最合适的结构类型。路由器接受问题和文档核心内容作为输入,输出最佳结构类型。它考虑了多种结构类型,如表格、图形、算法、目录和块,每种都适用于不同类型的知识密集型任务。训练路由器采用了基于决策变换器与偏好优化(DPO)算法的新方法,这种方法不需要额外的奖励模型。

  2. 零散知识结构化器(Scattered Knowledge Structurizer):确定了最佳结构类型后,该模块负责从原始文档中提取相关信息,并将其重构为所选格式的结构化知识。结构化器利用大型语言模型(LLMs)的理解和生成能力来执行这一任务。

  3. 结构化知识利用器(Structured Knowledge Utilizer):最后一个模块是基于构建的结构化知识进行推理以回答问题。这个模块旨在处理可能阻碍直接识别和利用相关信息的复杂、组合性问题。利用器采用基于LLM的方法来促进问题分解、精确知识提取和最终答案推断。

StructRAG通过模拟人类处理复杂问题时将信息结构化的认知理论,通过混合信息结构化机制,根据任务需求以最合适的格式构建和利用结构化知识,从而提升LLMs在知识密集型推理任务上的性能。

示例: 假设我们需要比较几家公司的财务数据,StructRAG的工作流程如下:

  1. 混合结构路由器会选择表格作为最佳结构类型,因为表格适合展示和比较数据。
  2. 零散知识结构化器会从原始文档中提取财务数据,并将其重构为表格形式的结构化知识。
  3. 结构化知识利用器会基于表格中的数据进行推理,准确分解问题(如比较收入、利润等),并提取精确知识,最终生成答案。

StructRAG在Loong基准测试任务中取得了最先进的性能,尤其在任务复杂度增加时,其性能优势更加明显。

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