論文の概要: Improving Retrieval-Augmented Generation through Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15228v1
- Date: Sat, 25 Jan 2025 14:24:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.574982
- Title: Improving Retrieval-Augmented Generation through Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習による検索強化生成の改善
- Authors: Yiqun Chen, Lingyong Yan, Weiwei Sun, Xinyu Ma, Yi Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Yiming Yang, Jiaxin Mao,
- Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部の現在の知識を大規模言語モデルに組み込むために広く利用されている。
標準的なRAGパイプラインは、クエリ書き換え、文書検索、文書フィルタリング、回答生成など、いくつかのコンポーネントから構成される。
これらの課題を克服するため,RAGパイプラインを多エージェント協調作業として,各コンポーネントをRLエージェントとして扱うことを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.54046200512198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) is extensively utilized to incorporate external, current knowledge into large language models, thereby minimizing hallucinations. A standard RAG pipeline may comprise several components, such as query rewriting, document retrieval, document filtering, and answer generation. However, these components are typically optimized separately through supervised fine-tuning, which can lead to misalignments between the objectives of individual modules and the overarching aim of generating accurate answers in question-answering (QA) tasks. Although recent efforts have explored reinforcement learning (RL) to optimize specific RAG components, these approaches often focus on overly simplistic pipelines with only two components or do not adequately address the complex interdependencies and collaborative interactions among the modules. To overcome these challenges, we propose treating the RAG pipeline as a multi-agent cooperative task, with each component regarded as an RL agent. Specifically, we present MMOA-RAG, a Multi-Module joint Optimization Algorithm for RAG, which employs multi-agent reinforcement learning to harmonize all agents' goals towards a unified reward, such as the F1 score of the final answer. Experiments conducted on various QA datasets demonstrate that MMOA-RAG improves the overall pipeline performance and outperforms existing baselines. Furthermore, comprehensive ablation studies validate the contributions of individual components and the adaptability of MMOA-RAG across different RAG components and datasets. The code of MMOA-RAG is on https://github.com/chenyiqun/MMOA-RAG.
- Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部の現在の知識を大きな言語モデルに組み込むことで、幻覚を最小化する。
標準的なRAGパイプラインは、クエリ書き換え、文書検索、文書フィルタリング、回答生成など、いくつかのコンポーネントから構成される。
しかしながら、これらのコンポーネントは通常、教師付き微調整によって個別に最適化されるため、個々のモジュールの目的と、質問応答(QA)タスクにおいて正確な回答を生成するという全体的目的の相違につながる可能性がある。
近年、特定のRAGコンポーネントを最適化するための強化学習(RL)の研究が進められているが、これらのアプローチは2つのコンポーネントしか持たない過度に単純化されたパイプラインに焦点を当てたり、モジュール間の複雑な相互依存性や協調的な相互作用に適切に対処しない場合が多い。
これらの課題を克服するため,RAGパイプラインを多エージェント協調作業として,各コンポーネントをRLエージェントとして扱うことを提案する。
具体的には,MMOA-RAG(Multi-Module joint Optimization Algorithm for RAG)を提案する。MMOA-RAGはマルチエージェント強化学習を用いて,最終回答のF1スコアなど,エージェントの目標を統一的な報酬に調和させる。
さまざまなQAデータセットで実施された実験は、MMOA-RAGがパイプライン全体のパフォーマンスを改善し、既存のベースラインを上回っていることを示している。
さらに、包括的アブレーション研究は、個々のコンポーネントの寄与と、異なるRAGコンポーネントとデータセット間のMMOA-RAGの適合性を検証する。
MMOA-RAGのコードはhttps://github.com/chenyiqun/MMOA-RAGにある。
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