RAPTOR：索引树状RAG和递归推理检索系统

RAPTOR论文和源码
论文:https://arxiv.org/pdf/2401.18059
代码:https://github.com/parthsarthi03/raptor

RAPTOR(RECURSIVE ABSTRACTIVE PROCESSING FOR TREE-ORGANIZED RETRIEVAL)，如这一论文标题中所述，这一方法是把文档按照树状结构进行索引组织，再使用递归推理来进行检索。

RAPTOR通过构建一个层次化的树状索引结构，改进了传统的检索增强语言模型（Retrieval-Augmented Language Models, RALMs），使其能更好地适应世界状态的变化，并整合长尾知识。下面是该论文的核心内容概述：

问题识别：传统的RALMs通常只检索短的、连续的文本块，这限制了它们对整体文档上下文的全面理解。

RAPTOR方法的介绍

RAPTOR论文提出了一种新颖的方法，通过递归地嵌入、聚类和摘要文本块，构建了一个从底层向上不同抽象级别的树状结构。在推理时，RAPTOR从这棵树中检索信息，整合不同抽象级别的长篇文档信息。

实验结果：通过控制实验显示，使用递归摘要的检索方法在多个任务上相比传统检索增强的语言模型有显著改进。特别是在涉及复杂、多步骤推理的问题回答任务上，展示了最先进的结果。例如，结合使用GPT-4，RAPTOR在QuALITY基准测试上的最佳性能提高了20%的绝对准确率。

索引构建：RAPTOR的索引构建过程开始于将检索语料库分割成短的、连续的文本，并使用SBERT进行嵌入。然后使用聚类算法将相似的文本块分组，并用语言模型对分组文本进行摘要，形成从底向上的树状结构。

查询策略：介绍了两种查询策略：树遍历（tree traversal）和折叠树（collapsed tree）。树遍历方法逐层遍历树，选择每个层级上与查询最相关的节点。折叠树方法将树展平为单层，基于与查询向量的余弦相似度评估所有节点。

系统性能：通过实验验证了RAPTOR在NarrativeQA、QASPER和QuALITY三个问答数据集上的性能。RAPTOR在这些数据集上均优于现有的检索方法，并且在与GPT-4等大型语言模型结合使用时，达到了新的最佳性能。

贡献与结论：RAPTOR的主要贡献在于使用文本摘要来允许在不同尺度上检索增强上下文，并通过实验展示了其在长文档集合上的有效性。论文最后得出结论，RAPTOR不仅超越了传统的检索方法，而且在多个问答任务上设立了新的性能基准。

附录和补充材料：论文包含了关于RAPTOR的可扩展性、计算效率、聚类机制的消融研究、数据集统计和压缩比率、摘要提示、幻觉分析、检索方法的伪代码、定性分析、不同层次对RAPTOR性能影响的分析等补充材料。

这篇论文为如何通过构建树状索引来增强检索系统提供了深入的分析和实证研究，展示了RAPTOR在处理长文档和复杂查询时的优势。

RAPTOR在应用上可能存在的一些挑战和限制

RAPTOR系统虽然在理论上和实验中表现出色，但在实际应用中可能会面临以下一些潜在的挑战和限制：

计算资源需求：构建和维护RAPTOR的树状索引结构可能需要大量的计算资源，特别是在处理大规模数据集时。这可能需要昂贵的硬件和存储设备。

索引构建时间：虽然RAPTOR在实验中显示出线性的扩展性，但实际构建时间可能会根据数据集的大小和复杂性而有很大的不同，对于非常大的数据集，构建索引可能需要较长的时间。

更新和维护：随着时间的推移和数据源的更新，RAPTOR的索引可能需要定期更新，这可能涉及到重新处理数据和重新构建索引，这可能是一个资源密集型的过程。

查询效率：尽管RAPTOR提供了两种查询策略，但在实际应用中，根据查询的复杂性和数据集的大小，查询效率可能会受到影响。

摘要质量：RAPTOR依赖于语言模型生成的摘要来构建树状索引。如果摘要质量不高，可能会引入错误或丢失重要信息，影响检索的准确性。

多模态数据处理：RAPTOR主要针对文本数据，如果需要处理图像、视频或其他非文本数据，可能需要额外的适配或集成。

领域特定适应性：RAPTOR可能需要针对特定领域或任务进行优化和调整，以确保检索的相关性和准确性。

用户界面和交互：实际应用中，RAPTOR需要有一个用户友好的界面，以便用户能够轻松地提出查询并理解返回的结果。

可解释性和透明度：虽然RAPTOR提供了检索增强，但理解检索过程和结果的可解释性可能是一个挑战，特别是在复杂的树状结构中。

依赖特定模型：RAPTOR的性能可能依赖于特定的语言模型和嵌入技术，如果这些模型或技术发生变化，可能需要对系统进行相应的调整。

数据隐私和安全性：在处理敏感数据时，RAPTOR需要确保符合数据隐私和安全的标准和法规。

泛化能力：RAPTOR在特定数据集上的表现可能无法直接泛化到所有类型的数据和任务，可能需要额外的调整和优化。

这些挑战和限制需要在将RAPTOR系统部署到实际应用中时予以考虑和解决