通过对抗协作增强检索增强

于红博

摘要: 检索增强生成（RAG）是一种流行的领域特定LLM方法，但常常受到“检索幻觉”的困扰——这是一种现象，即经过精调的模型无法识别和采取针对质量低劣的检索文档的行动，从而削弱了性能。为了解决这个问题，我们提出了对抗协作RAG（AC-RAG）框架。AC-RAG采用两种异质代理：一种是识别知识空白的通用检测器，另一种是提供精确解决方案的领域专家解析器。在主持人的指导下，这些代理进行对抗性协作，其中检测器的持续质疑挑战解析器的专业知识。这种动态过程允许迭代问题分析和精炼知识检索。大量实验证明，AC-RAG显著提高了检索准确性，并在各个垂直领域优于最先进的RAG方法。

更新时间: 2025-09-18 08:54:20

领域: cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2509.14750v1