引言#
大语言模型在生成文字时，有时会产生虚假或错误的信息，这就像是 “幻觉”。虽然 RAG 技术可以通过从外部数据库中获取相关信息，帮助模型减少这些错误，但它很依赖于能否找到正确的信息。如果检索到的文档不够准确，反而会让生成的结果更加错误。
CRAG（纠正型检索增强生成）就是为了解决这个问题而提出的。它引入了一种新的方法，通过一个 “检索评估器” 来检查找到的文档是否靠谱。如果文档准确，就提取其中的重要信息；如果不准确，CRAG 还可以进一步通过网络搜索找到更好的内容。这样，它可以确保模型生成的文字更加可靠和准确。
CRAG 的特别之处在于，它不仅依赖于固定的数据库，还可以通过网络搜索获取更多实时的信息。这使得即便初次检索出现错误，CRAG 也能通过更广泛的渠道找到正确答案，提升生成的准确性。
CRAG 的核心思想#
CRAG 的创新在于引入了一个检索评估器，用于检查从外部知识库中检索到的文档是否与查询相关。这个评估器帮助模型判断检索结果的质量，并根据不同情况做出相应的处理。
- 如果检索结果准确，评估器会识别出其中最重要的部分，确保模型只使用对生成有帮助的内容。这样可以避免模型陷入冗余信息，保持生成内容的清晰和聚焦。
- 如果检索结果不准确，评估器会触发一个纠错机制，启动更大范围的网络搜索。这意味着模型不仅依赖于有限的知识库，还可以从互联网上获取更多信息，从而提升生成的准确性。
- 如果评估器无法确定结果是否准确，它会采取折中策略，结合检索到的内容和网络搜索的结果，生成更可靠的回答。
CRAG 还采用了一个去粗取精的方法，对检索到的文档进行 “分解 - 重组”。这一步的作用是把冗长的文档分成多个小段落，只保留与查询高度相关的内容，去掉那些干扰信息，确保模型使用的信息是精炼且高效的。
CRAG 的技术流程#
在 CRAG 的流程中，检索到的信息并不会直接用来生成答案，而是经过严格的筛选和处理，以确保更高的准确性。整个流程可以分为几个步骤：
- 检索评估器检查文档的准确性
每当用户提出一个问题时，系统首先会从已有的知识库中检索相关的文档。这时，CRAG 引入了一个 “检索评估器”，它会对这些检索到的文档进行评分，判断它们是否和问题直接相关。- 相关的文档：如果评估器认为文档足够相关，CRAG 会提取其中的关键内容，而不是把整个文档都交给生成模型。
- 不相关的文档：如果评估器判断这些文档和问题不符，它会直接抛弃这些文档，并进行更广泛的网络搜索，以寻找更合适的信息来源。
- 模棱两可的情况：如果评估器无法明确判断文档的相关性，那么 CRAG 会选择一种折中的方案，结合检索到的文档和外部搜索结果，一起用于生成答案。
- 去粗取精的文档处理
对于被评估为相关的文档，CRAG 不会把整个文档都直接用来生成答案，而是通过 “分解 - 重组” 的方式处理。它会把文档分成多个小段落，逐一评估每个段落是否对生成内容有帮助。那些无关或噪声信息将被过滤，只留下关键段落。这一步的目的是确保生成的内容更加简洁、准确。 - 动态调整生成策略
根据文档评估的结果，CRAG 会动态调整生成过程。如果检索结果非常可靠，系统只会依赖这些内部信息来生成答案；但如果检索结果不理想，系统会通过外部的网络搜索来补充知识，甚至在信息不确定时将两者结合起来使用。这样，生成内容的准确性和一致性得到了大大提高。
CRAG 的优势#
CRAG 的设计灵活且容易应用。它是一种插件式方法，能够轻松集成到现有的 RAG 框架中，而不需要对原有系统进行大幅度修改。换句话说，CRAG 可以直接增强现有的生成模型，让它们在处理不准确信息时变得更加智能。
CRAG 还具备出色的鲁棒性，特别是在遇到不相关或者错误检索结果时。传统的 RAG 方法往往会因为检索到的无关信息而导致生成结果出现偏差，甚至产生错误的内容。而 CRAG 通过其检索评估器和纠错机制，能够有效过滤掉这些噪声信息，确保生成的内容更为可靠。此外，通过引入外部网页搜索，CRAG 扩展了可获取的信息源，即使在面对静态知识库有限的情况下，仍能找到合适的内容。
这种自我修正机制让 CRAG 在各种生成任务中表现稳定，不论是短文本的回答还是长篇文本的生成，都能减少错误，提供更高质量的输出。这种能力使得 CRAG 特别适用于需要高度准确性的场景，如事实陈述或问答任务。
这一切使 CRAG 成为在增强生成模型准确性方面的一个强有力工具，尤其是在面对不确定或潜在错误信息的情况下。
未来工作与局限性#
尽管 CRAG 提高了生成系统的可靠性，但仍有一些值得关注的挑战。首先，CRAG 依赖于检索评估器的准确性。如果评估器没有正确判断出文档的相关性，系统仍可能生成不准确的信息。因此，未来的研究可以着重于如何进一步提升评估器的精度，以更好地筛选出有用的内容。
此外，CRAG 的一个重要环节是引入外部网页搜索，尤其在检索结果不够相关时。这种方法虽然拓宽了信息来源，但也有引入噪声或错误信息的风险，因为互联网上的内容质量参差不齐。未来的改进可以考虑如何更有效地过滤网页搜索结果，确保引入的外部信息足够可靠。
最后，CRAG 虽然在多个任务中表现出色，但在特定领域（如高度专业化的医学或法律文本生成）中，仍需验证其适用性。因此，未来的研究可以针对不同领域进行更细致的优化，以确保在各种场景下都能保持高水平的生成质量。