检索增强生成中基于反馈辅助的文档关系图信任传播

检索增强生成（RAG）系统依赖于外部语料库，这些语料库可能包含过时的、矛盾的、有噪音的或不可靠的文档，从而引入可靠性风险。先前的工作利用文档关系来提高 RAG 答案的可靠性。为了将可靠性信号传播到直接比较的文档对之外，我们提出了 TrustPropRAG，它将文档关系构建为图，并通过图上的多跳传播来估计文档可靠性。 TrustPropRAG 通过一组有限的关于文档可靠性的人类反馈来锚定这种传播，从而将这些昂贵的基于反馈的可靠性信号的收集扩展到整个语料库。具体来说，基于构建的文档关系图，TrustPropRAG 通过制定和解决联合捕获成对文档关系和用户反馈的优化问题来估计每个文档的信任分数。然后，这些分数用于改进可靠文档的选择并支持信任感知答案的生成。评估结果表明，TrustPropRAG 提高了检索质量和基线的精确匹配，并且在稀疏和嘈杂的反馈下保持鲁棒性。