面向军事领域知识问答系统的多策略检索增强生成方法

作     者：张艳萍 陈梅芳 田昌海 易子博 胡文鹏 罗威 罗准辰 

作者机构：河北工程大学数理科学与工程学院 河北工程大学信息与电气工程学院 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心 

出 版 物：《计算机应用》 (Journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金青年项目(62206308) 

主　　题：检索增强生成 军事知识问答 信息检索 文本过滤 查询改写 

摘      要：基于检索增强生成技术(RAG)的军事领域知识问答系统已经逐渐成为现代情报人员分析和感知情报的重要工具。针对目前检索增强生成方法的应用策略中混合检索存在可移植性不强以及非必要使用查询改写容易诱发语义漂移的问题，提出一种多策略检索增强生成方法(MSRAG)。首先，根据用户输入的查询特点自适应匹配检索模型召回相关文本；其次，利用文本过滤器提取出能回答问题的关键文本块；接着，通过文本过滤器进行内容有效性判断以启动基于同义词拓展的查询改写，将初始查询与改写后的信息合并输入检索控制器进行更有针对性的再次检索；最后，将能够回答问题的关键文本片段和问题合并，使用提示工程输入生成答案模型生成响应返回给用户。在检索增强生成方法对比实验中，MSRAG方法在军事领域数据集(Military)、Medical数据集的ROUGE-L(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation Longest common subsequence)指标上相较于凸线性组合检索增强生成方法分别提高了14个百分点和5个百分点。实验结果表明MSRAG方法具备较强的通用性和可移植性，能够缓解非必要查询改写导致的语义漂移问题，有效帮助大模型生成更准确的答案。