LongRAG：双视角鲁棒检索框架助力高效精准信息获取

LongRAG是一款由清华大学、中国科学院及智谱研究团队共同开发的双视角鲁棒检索增强生成（RAG）框架，专注于长文本问答（LCQA）。该系统通过结合混合检索器、LLM增强信息提取器、CoT引导过滤器和LLM增强生成器四大核心组件，有效应对长文本问答中的全局上下文理解和细节识别的挑战。LongRAG在多个数据集上优于长上下文LLM、高级RAG系统及普通RAG等基准模型，展现出其卓越的性能和鲁棒性。此外，LongRAG还提供了自动化微调数据构建管道，提升系统的“指令跟随”能力和领域适应性。

LongRAG是什么

LongRAG是清华大学、中国科学院与智谱研究团队推出的一种面向长文本问答（LCQA）的双视角鲁棒检索增强生成框架。系统基于混合检索器、LLM增强信息提取器、CoT引导过滤器以及LLM增强生成器四个主要组件，旨在有效解决长文本问答中的全局上下文理解与事实细节识别问题。在多个数据集上，LongRAG的表现超越了长上下文LLM、高级RAG系统及传统RAG模型，显示出其卓越的性能和稳定性。它还提供了自动化微调数据构建流程，增强了系统在特定任务上的表现。

LongRAG的主要功能

• 双视角信息处理：通过整合全局信息和事实细节，提升对长文本上下文问题的理解与回答能力。
• 混合检索器：快速从海量数据中检索与用户问题相关的信息片段。
• LLM增强信息提取器：将检索到的片段映射回原始的长文本段落，提取出全局背景及结构信息。
• CoT引导过滤器：利用链式思考（Chain of Thought,CoT）引导模型关注与问题相关的信息，过滤掉无关内容。
• LLM增强生成器：结合全局信息和关键事实细节生成最终答案。
• 自动化微调数据构建：基于自动化流程生成高质量微调数据集，提高模型在特定任务上的表现。

LongRAG的技术原理

• 检索增强生成（RAG）：基于RAG框架，利用外部知识辅助语言模型生成回答。
• 全局信息和细节信息的整合：系统不仅关注局部事实细节，还整合长文本中的全局信息，以提供更全面的答案。
• 映射策略：将检索到的片段映射回原始的长文本，恢复上下文信息，从而提供更为准确的背景结构。
• 链式思考（CoT）：利用CoT作为全局线索，指导模型逐步关注与问题相关的知识，提升证据密度。
• 过滤策略：基于CoT的全局线索，过滤掉不相关的信息片段，保留关键事实细节。

LongRAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/QingFei1/LongRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.18050

LongRAG的应用场景

• 客户服务与支持：在客户服务领域，能够有效理解并回答长篇客户查询或历史交互记录，提供更准确的解决方案。
• 医疗咨询：在医疗行业内处理大量患者记录和医学文献，回答医生或患者关于疾病、治疗及药物的复杂问题。
• 法律咨询：帮助法律专业人士分析大量法律文件和案例，提供关于法律问题的深入分析与建议。
• 教育与研究：在教育领域，作为辅助工具，帮助学生和研究人员深入理解长篇学术文章和研究报告，解答相关问题。
• 企业决策支持：分析市场研究报告、企业年报等长篇文档，为商业决策提供数据支持和洞察。