MES-RAG 框架，專為提升實(shí)體查詢處理能力而設(shè)計(jì)，確保響應(yīng)的準(zhǔn)確、安全與一致。MES-RAG 采用主動(dòng)安全措施，通過預(yù)先保護(hù)機(jī)制確保數(shù)據(jù)訪問安全。此外，該系統(tǒng)支持實(shí)時(shí)多模態(tài)輸出，包括文本、圖像、音頻和視頻，無縫融入現(xiàn)有 RAG 架構(gòu)。

一、為什么需要 MES-RAG 技術(shù)？

1.1 傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)的局限性

傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統(tǒng)雖然在提升大語言模型（Large Language Models, LLMs）的能力方面表現(xiàn)出色，但它們往往只能進(jìn)行文檔級(jí)別的檢索，缺乏對實(shí)體相關(guān)細(xì)節(jié)的精細(xì)理解。這種局限性導(dǎo)致在回答特定實(shí)體問題時(shí)，系統(tǒng)可能會(huì)檢索到與相似實(shí)體相關(guān)的信息，從而引入噪聲和不準(zhǔn)確的結(jié)果。舉個(gè)例子，當(dāng)用戶詢問某款手機(jī)的具體參數(shù)時(shí)，傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)可能會(huì)檢索到其他品牌手機(jī)的信息，導(dǎo)致回答偏離用戶需求。

1.2 多模態(tài)輸出的挑戰(zhàn)

現(xiàn)有的多模態(tài)生成模型在處理非文本數(shù)據(jù)（如圖像、音頻、視頻）時(shí)，往往因?yàn)閿?shù)據(jù)描述不準(zhǔn)確或訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，導(dǎo)致輸出質(zhì)量不佳。這使得用戶體驗(yàn)大打折扣，尤其是在需要多模態(tài)輸出的場景中。例如，用戶希望獲取某款汽車的圖片和詳細(xì)參數(shù)時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能無法提供高質(zhì)量的圖像或準(zhǔn)確的描述，導(dǎo)致用戶無法獲得滿意的答案。

1.3 安全威脅的加劇

RAG 系統(tǒng)還面臨著惡意查詢和文檔提取攻擊等安全威脅，這些威脅不僅危及數(shù)據(jù)完整性，還可能導(dǎo)致用戶隱私泄露。例如，惡意用戶可能通過精心設(shè)計(jì)的查詢來獲取敏感信息，或者通過文檔提取攻擊竊取系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。因此，亟需一種能夠在數(shù)據(jù)訪問前就實(shí)施保護(hù)措施的安全策略，以確保系統(tǒng)的安全性和用戶隱私的保護(hù)。

MES-RAG 技術(shù)的提出正是為了解決這些問題。它通過引入實(shí)體級(jí)別的精細(xì)檢索、多模態(tài)數(shù)據(jù)支持以及前置安全策略，顯著提升了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、用戶體驗(yàn)和安全性。接下來，我們將深入解析 MES-RAG 的技術(shù)細(xì)節(jié)及其應(yīng)用價(jià)值。

2. MES-RAG 技術(shù)解析

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2.1 實(shí)體存儲(chǔ)與檢索優(yōu)化

MES-RAG 通過引入實(shí)體中心的數(shù)據(jù)表示方式，將信息按實(shí)體隔離存儲(chǔ)，從而減少檢索噪聲，提高檢索精度。這種方法確保了在回答特定實(shí)體問題時(shí)，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確匹配相關(guān)數(shù)據(jù)，避免混淆。例如，當(dāng)用戶查詢某個(gè)特定產(chǎn)品時(shí)，傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)可能會(huì)檢索到相似產(chǎn)品的信息，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。而 MES-RAG 通過實(shí)體隔離存儲(chǔ)，能夠精準(zhǔn)定位與該產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)，避免了信息混淆。

2.2 多模態(tài)支持

MES-RAG 支持多種數(shù)據(jù)類型，包括文本、圖像、音頻和視頻。通過統(tǒng)一的文本描述，系統(tǒng)能夠保持跨模態(tài)的一致性，確保輸出的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。例如，在處理圖像時(shí)，系統(tǒng)會(huì)生成與圖像內(nèi)容一致的文本描述，從而提升多模態(tài)輸出的質(zhì)量。這種方法不僅適用于文本數(shù)據(jù)，還能擴(kuò)展到其他模態(tài)，如音頻和視頻，確保用戶在不同場景下都能獲得一致的體驗(yàn)。

2.3 前端安全策略

MES-RAG 采用了前端安全策略，在數(shù)據(jù)訪問前就進(jìn)行惡意查詢識(shí)別和知識(shí)庫外檢測。這種策略不僅減少了幻覺（hallucination）現(xiàn)象，還確保了系統(tǒng)的完整性和安全性。例如，系統(tǒng)會(huì)通過毒性評分和混淆分析來檢測惡意查詢，并在早期階段阻止其進(jìn)一步處理。這種前端安全設(shè)計(jì)有效地防止了惡意攻擊，保護(hù)了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)完整性和用戶隱私。

代碼和數(shù)據(jù)可在https://github.com/wpydcr/MES-RAG獲取。

三、MES-RAG 的應(yīng)用評估

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3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與基線模型

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為了評估 MES-RAG 的效果，使用了最新的領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)集，并對比了幾種基線模型，包括 Direct、DSP、Self-RAG、ReAct 和 Self-Ask。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MES-RAG 在所有基線模型上都顯著提升了準(zhǔn)確率，其中 Direct 方法的準(zhǔn)確率提升了 0.25。這一結(jié)果驗(yàn)證了 MES-RAG 在實(shí)體檢索和生成任務(wù)中的有效性。

3.2 實(shí)體檢索的召回率

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在實(shí)體檢索方面，MES-RAG 的 Top-1 召回率達(dá)到了 0.97，相比全文檔檢索的 0.39 有了顯著提升。這表明，實(shí)體中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索方式能夠有效提高檢索結(jié)果的相關(guān)性。例如，在處理關(guān)于特定產(chǎn)品的查詢時(shí)，MES-RAG 能夠精準(zhǔn)地檢索到與該產(chǎn)品相關(guān)的信息，而不會(huì)混淆其他相似產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。

3.3 多模態(tài)與攻擊檢測

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MES-RAG 在多模態(tài)輸出和攻擊檢測方面也表現(xiàn)出色。在識(shí)別用戶意圖時(shí)，系統(tǒng)達(dá)到了 97%的準(zhǔn)確率；在處理非文本答案時(shí)，準(zhǔn)確率為 83%。此外，系統(tǒng)在檢測惡意查詢、文檔提取攻擊和幻覺攻擊時(shí)的準(zhǔn)確率均達(dá)到了 98%，展示了其在應(yīng)對多樣化威脅方面的強(qiáng)大能力。例如，當(dāng)用戶試圖通過惡意查詢獲取敏感信息時(shí)，MES-RAG 能夠及時(shí)識(shí)別并阻止此類行為。

3.4 實(shí)時(shí)性與泛化能力

MES-RAG 在實(shí)時(shí)性和泛化能力方面也表現(xiàn)出色。通過模塊化架構(gòu)和并行處理，系統(tǒng)能夠在 1.5 秒內(nèi)生成第一個(gè)單詞的響應(yīng)，滿足了實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。同時(shí)，其自動(dòng)實(shí)體識(shí)別和屬性提取功能使得系統(tǒng)能夠輕松適應(yīng)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力。例如，在處理不同行業(yè)的查詢時(shí)，MES-RAG 能夠快速調(diào)整并生成準(zhǔn)確的答案，無需額外的領(lǐng)域特定訓(xùn)練。

本文轉(zhuǎn)載自??大語言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI