【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG

AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。该框架由两个主要组件构成：一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型。

1. 组件

• 主语言模型（Main LLM）：负责根据提供的信息生成答案。这个模型是固定的，不进行训练。
• 助手语言模型（Assistant LLM）：负责信息管理，包括记忆管理和知识管理。这个模型是可训练的。

可以看出，相比之前的RAG，该框架主要创新点是引入一个Assistant LLM，下面详细看下助手语言模型功能。

2. AssisTRAG

AssisTRAG主要分为两个类别来处理复杂任务：记忆管理和知识管理。记忆管理涉及整合和分析来自内部内存的内容，而知识管理则侧重于利用外部知识。这两个主要功能由AssisTRAG的四个核心能力支持：

• 工具使用（Tool Usage）：从内部记忆和外部知识库中检索相关信息。
• 动作执行（Action Execution）：进行推理、分析信息需求并提取知识。
• 记忆构建（Memory Building）：记录从历史交互中提取的关键知识和推理模式。
• 计划指定（Plan Specification）：确定在答案生成过程中每个步骤的必要性。

2.1 记忆管理

记忆管理模块通过存储和检索历史交互来提升主语言模型的性能。有效的记忆管理包括两个主要过程：捕获新见解和检索先前存储的信息。这两个过程主要有以下三个能力：

1. Action I: 笔记记录

笔记记录功能 负责记录每个历史交互中的关键信息和推理模式。具体来说，给定主语言模型的历史交互（包括问题 、参考答案 和生成的答案 ），助手的任务是将答案背后的关键推理过程记入记忆槽 中：

这样，所有先前问题的记忆槽累积起来形成助手的记忆 ，用于后续的记忆检索。

作用：通过记录和存储历史交互中的关键推理过程，助手能够在面对类似问题时快速检索和应用这些推理模式，从而提高回答的质量和效率。

2. Tool I: 记忆检索器

记忆检索器利用助手的记忆 ，根据当前问题 检索历史上相关的记忆。具体来说，记忆检索器会检索与当前问题相关的历史记忆，并将其表示为：

作用：通过从记忆中检索相关历史记忆，助手可以为当前问题提供额外的上下文和信息，帮助主语言模型更好地理解和回答问题。

3. Plan I: 评估检索记忆的有用性

如果问题是全新的，检索到的记忆可能不仅无助于回答，还可能负面影响主语言模型的响应。因此，助手需要评估检索到的记忆是否对当前问题有帮助。具体来说，助手使用一个提示来评估检索到的记忆是否有助于回答当前问题。只有当答案是肯定的时候，检索到的记忆才会被提供给主语言模型。

实现：通过一个提示，助手评估检索到的记忆是否对当前问题有益。如果评估结果是肯定的，这些记忆槽将被提供给主语言模型。

作用：这一计划确保了只有相关的记忆会被提供给主语言模型，避免了无关或负面的记忆干扰回答的质量。

2.2 知识管理

知识管理涉及以下四个能力：

1. 动作 II：问题分解

• 功能：将当前问题分解为多个子查询，以便从不同方面检索知识。
• 实现：给定一个问题 ，动作 将其分解为一系列子查询 。例如，问题“音乐家和讽刺作家Allie Goertz写了一首关于《辛普森一家》角色Milhouse的歌曲，Matt Groening是根据谁的名字命名的？”可以被分解为：
• 子查询1：Allie Goertz写了一首关于《辛普森一家》角色Milhouse的歌曲。
• 子查询2：Matt Groening是根据谁的名字命名了Milhouse？

2. 工具 II：知识检索器

• 功能：利用子查询 从外部知识库中检索相关文档。
• 实现：使用子查询 ，知识检索器从外部知识库 中检索相关文档，表示为 。例如，子查询1和子查询2将被用来从维基百科等外部数据库中检索与Allie Goertz和Milhouse相关的文档。

3. 动作 III：知识提取

• 功能：从检索到的文档中提取关键知识。
• 实现：给定问题 和检索到的文档 ，动作 负责从中提取相关知识 。例如，从检索到的文档中提取出：
• Allie Goertz 是一位美国音乐家和讽刺作家。
• Milhouse 是《辛普森一家》中的一个虚构角色，由Matt Groening创造，并以意大利独裁者Benito Mussolini命名。

4. 计划 II：评估提取知识的相关性

• 功能：确保提供给主语言模型的信息准确且相关。
• 实现：助手通过提示评估提取的知识是否与当前问题相关。只有当提取的知识被认为对回答问题有帮助时，才会将其提供给主语言模型。

2.3 AssisTRAG 训练

AssisTRAG 的训练过程分为课程助理学习和强化偏好优化两个阶段。课程学习阶段通过逐步增加任务复杂性来提升助手在 RAG 过程中的技能。强化偏好优化阶段则通过根据主 LLM 的反馈调整助手的输出，确保助手提供的帮助更加贴合主 LLM 的需求。

2.4 AssisTRAG 推理

AssisTRAG 通过三个步骤启动其推理过程：

1. 信息检索与整合

在这个初始阶段，AssisTRAG 首先激活 Action II 来理解主 LLM 的信息需求。然后，它使用 Tool I 和 Tool II 分别从内部记忆和外部知识库中检索相关信息。接着，它调用 Action III 从检索到的文档中提取关键知识。

2. 决策

在这一阶段，AssisTRAG 决定是否将检索到的记忆和提取的知识提供给主 LLM。它激活 Plan I 和 Plan II 来评估这些检索到的记忆和知识对当前问题的相关性和有用性。如果助手认为这些信息有帮助，它们将被提供给主 LLM 以辅助回答生成。

3. 回答生成与记忆更新

在最后阶段，AssisTRAG 提示主 LLM 根据问题、其内部知识和助手提供的信息生成答案。之后，AssisTRAG 激活 Action I，利用其笔记功能，捕捉交互中的关键推理步骤并将其纳入其记忆中。这确保了助手的知识库保持最新。

实验效果