論文の概要: Alleviating LLM-based Generative Retrieval Hallucination in Alipay Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21098v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 02:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:42.269632
• Title: Alleviating LLM-based Generative Retrieval Hallucination in Alipay Search
• Title（参考訳）: 有償検索におけるLLMに基づく生成検索幻覚の緩和
• Authors: Yedan Shen, Kaixin Wu, Yuechen Ding, Jingyuan Wen, Hong Liu, Mingjie Zhong, Zhouhan Lin, Jia Xu, Linjian Mo,
• Abstract要約: 生成的検索(GR)は大規模言語モデル(LLM)の出現とともに文書検索に革命をもたらした 検索幻覚を緩和する最適化されたGRフレームワークを提案する。 我々は、GRが検索したクエリドキュメント(q-d)ペアの評価と推論にLLMを使用し、GRモデルに転送された知識として推論データを蒸留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.769809465812587
• License:
• Abstract: Generative retrieval (GR) has revolutionized document retrieval with the advent of large language models (LLMs), and LLM-based GR is gradually being adopted by the industry. Despite its remarkable advantages and potential, LLM-based GR suffers from hallucination and generates documents that are irrelevant to the query in some instances, severely challenging its credibility in practical applications. We thereby propose an optimized GR framework designed to alleviate retrieval hallucination, which integrates knowledge distillation reasoning in model training and incorporate decision agent to further improve retrieval precision. Specifically, we employ LLMs to assess and reason GR retrieved query-document (q-d) pairs, and then distill the reasoning data as transferred knowledge to the GR model. Moreover, we utilize a decision agent as post-processing to extend the GR retrieved documents through retrieval model and select the most relevant ones from multi perspectives as the final generative retrieval result. Extensive offline experiments on real-world datasets and online A/B tests on Fund Search and Insurance Search in Alipay demonstrate our framework's superiority and effectiveness in improving search quality and conversion gains.
• Abstract（参考訳）: 生成的検索 (GR) は大規模言語モデル (LLM) の出現とともに文書検索に革命をもたらした。 優れた利点と可能性にもかかわらず、LLMベースのGRは幻覚に悩まされ、いくつかのケースではクエリに無関係なドキュメントを生成する。 そこで本研究では,モデル学習に知識蒸留推論を統合する検索幻覚を緩和する最適化されたGRフレームワークを提案する。 具体的には、GRが検索したクエリドキュメント(q-d)ペアの評価と推論にLLMを使用し、GRモデルに転送された知識として推論データを蒸留する。 さらに、決定エージェントを後処理として利用して、GR検索した文書を検索モデルで拡張し、複数の視点から最も関連性の高い文書を最終生成結果として選択する。 AlipayのFund Search and Insurance Searchにおける実世界のデータセットとオンラインA/Bテストに関する大規模なオフライン実験は、検索品質とコンバージョンゲインを改善する上で、我々のフレームワークの優位性と有効性を実証している。

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