01、概述

近年來，大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域掀起了一場革命，從智能聊天機器人到知識檢索系統，LLMs的應用無處不在。然而，這些模型生成的答案有時會過時，甚至出現“幻覺”（即生成不準確或無依據的內容）。為了解決這一問題，**檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**應運而生。RAG通過引入外部知識庫來增強LLMs的表現，但如何優化復雜的RAG系統仍然是一個巨大的挑戰。

傳統的優化方法通常將RAG的各個模塊分開優化，導致效率低下且目標不一致。而今天我們要介紹的多模塊聯合優化算法（MMOA-RAG），則通過多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL），實現了對整個RAG系統的協同優化。本文將深入探討RAG優化的挑戰，以及MMOA-RAG如何通過協作學習顯著提升答案的準確性。

02、RAG系統的挑戰：模塊間的協同優化

一個理想的RAG系統通常由多個相互依賴的模塊組成：

• 查詢重寫（Query Rewriting）：通過重構用戶查詢，使其更具結構性和相關性，從而提高檢索質量。例如，當用戶問“量子計算研究的最新進展是什么？”時，重寫模塊可能會將其轉化為“量子計算的最新突破和發現”，以提高文檔檢索的準確性。
• 文檔檢索（Document Retrieval）：從外部知識庫（如數據庫、搜索引擎或向量知識系統）中檢索相關信息。例如，在客服AI中，檢索過去的用戶投訴和解決方案，可以確保生成個性化且準確的回答。
• 文檔過濾（Document Filtering）：從檢索到的文檔池中選擇最有用的內容。該模塊根據相關性、新穎性和簡潔性對文檔進行評分，去除重復或信息量較低的內容。例如，當用戶問“綠茶的健康益處是什么？”時，過濾模塊可能會優先選擇最近的元分析研究，而不是較舊的研究或泛泛而談的文章。
• 答案生成（Answer Generation）：基于過濾后的文檔生成最終答案。該模塊利用LLM生成連貫、準確且符合語境的回答。例如，當被問及“社交媒體對政治話語的影響”時，生成器會綜合學術研究、新聞報道和社交媒體分析，生成一個全面的回答。

目前，大多數優化技術將這些模塊分開處理，依賴監督微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）。然而，這種方法導致模塊目標與最終目標（生成最準確且符合語境的回答）之間脫節。盡管已有研究嘗試使用強化學習（Reinforcement Learning, RL）來優化RAG，但這些方法通常只針對一兩個模塊進行優化。而MMOA-RAG則通過將整個RAG系統建模為一個多智能體系統，每個模塊都是一個RL智能體，共同協作以實現最終目標。

03、MMOA-RAG框架與多智能體強化學習

MMOA-RAG將RAG系統建模為一個**協作多智能體強化學習（Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning, Co-MARL）**問題。在這個框架中，多個智能體在同一個環境中協作，以最大化共享目標。具體來說，該框架由以下四個要素定義：

• 全局狀態（G）：系統的當前狀態，包括查詢嵌入、檢索到的文檔和上下文。
• 觀察（O）：每個智能體接收到與自身任務相關的部分全局狀態。例如，文檔選擇器會觀察到文檔的相關性評分和語義相似性。
• 動作（A）：每個智能體根據觀察結果采取行動，以改進查詢重寫、文檔選擇或答案生成。
• 獎勵（R）：智能體根據最終輸出的F1分數獲得共享獎勵，確保所有智能體的目標一致。

這種協作機制避免了智能體之間的目標沖突，確保它們共同致力于提高答案質量。

04、MAPPO算法與訓練細節

什么是近端策略優化（PPO）？

近端策略優化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一種強化學習算法，能夠在保持策略更新穩定性的同時，平衡探索與利用。它通過裁剪目標函數防止策略更新過于激進，從而避免災難性失敗。

偽代碼：

for iteration in range(num_iterations):
    for agent in agents:
        state = observe_environment(agent)  # 獲取智能體的當前狀態
        action = agent.policy(state)  # 基于策略選擇行動
        reward, next_state = environment.step(action)  # 執行行動并獲得獎勵
        agent.memory.store(state, action, reward, next_state)  # 存儲經驗

    for agent in agents:
        batch = agent.memory.sample()  # 從經驗中隨機抽取一批數據
        advantage = compute_advantage(batch)  # 計算優勢函數
        loss = compute_clipped_loss(advantage, agent.policy)  # 計算裁剪損失，防止過大更新
        agent.optimizer.step(loss)  # 更新策略

MAPPO如何擴展PPO以支持多智能體系統？

MMOA-RAG采用了多智能體近端策略優化（Multi-Agent PPO, MAPPO），這是PPO的擴展版本，專為多智能體環境設計。與標準PPO不同，MAPPO通過以下方式實現多智能體協同優化：

• 全局評價模型（Global Critic Model）：一個中心化的評價模型評估所有智能體的動作，確保每個智能體的決策都服務于全局優化目標。
• 共享獎勵機制（Shared Reward Mechanism）：所有智能體共同優化一個共享目標（如最終答案的F1分數），而不是各自為戰。
• 同步多智能體訓練（Simultaneous Multi-Agent Training）：所有RAG模塊同時優化，確保它們相互補充而非矛盾。

這種協作訓練策略使每個RAG模塊都能為最終答案的生成做出有效貢獻，從而生成更準確且符合語境的回答。

05、MMOA-RAG的實驗結果與未來方向

實驗結果

MMOA-RAG在多個數據集上進行了實驗，包括HotpotQA、2WikiMultihopQA和AmbigQA。實驗結果表明，MMOA-RAG在檢索精度和答案準確性方面均達到了最先進的水平。與其他方法（如SELF-RAG和RetRobust）相比，MMOA-RAG展現了更強的泛化能力和魯棒性。

未來方向

未來研究將探索以下方向：

• 動態獎勵塑造（Dynamic Reward Shaping）：通過調整獎勵函數，進一步優化智能體協作。
• 多輪問答（Multi-turn Question Answering）：擴展MMOA-RAG以支持多輪對話場景。
• 復雜RAG架構的集成：將MMOA-RAG應用于更復雜的RAG架構，如結合知識圖譜或推理模塊。

06、總結

MMOA-RAG通過多智能體協作強化學習，為RAG系統的優化提供了一種全新的思路。通過協同優化查詢重寫、文檔選擇和答案生成模塊，MMOA-RAG顯著提升了AI生成答案的準確性和可靠性。未來，隨著動態獎勵塑造和多輪問答等技術的引入，MMOA-RAG有望在更復雜的場景中發揮更大的作用。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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