MES-RAG 框架，專為提升實體查詢處理能力而設計，確保響應的準確、安全與一致。MES-RAG 采用主動安全措施，通過預先保護機制確保數據訪問安全。此外，該系統支持實時多模態輸出，包括文本、圖像、音頻和視頻，無縫融入現有 RAG 架構。

一、為什么需要 MES-RAG 技術？

1.1 傳統 RAG 系統的局限性

傳統的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統雖然在提升大語言模型（Large Language Models, LLMs）的能力方面表現出色，但它們往往只能進行文檔級別的檢索，缺乏對實體相關細節的精細理解。這種局限性導致在回答特定實體問題時，系統可能會檢索到與相似實體相關的信息，從而引入噪聲和不準確的結果。舉個例子，當用戶詢問某款手機的具體參數時，傳統 RAG 系統可能會檢索到其他品牌手機的信息，導致回答偏離用戶需求。

1.2 多模態輸出的挑戰

現有的多模態生成模型在處理非文本數據（如圖像、音頻、視頻）時，往往因為數據描述不準確或訓練數據不足，導致輸出質量不佳。這使得用戶體驗大打折扣，尤其是在需要多模態輸出的場景中。例如，用戶希望獲取某款汽車的圖片和詳細參數時，傳統系統可能無法提供高質量的圖像或準確的描述，導致用戶無法獲得滿意的答案。

1.3 安全威脅的加劇

RAG 系統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據完整性，還可能導致用戶隱私泄露。例如，惡意用戶可能通過精心設計的查詢來獲取敏感信息，或者通過文檔提取攻擊竊取系統中的數據。因此，亟需一種能夠在數據訪問前就實施保護措施的安全策略，以確保系統的安全性和用戶隱私的保護。

MES-RAG 技術的提出正是為了解決這些問題。它通過引入實體級別的精細檢索、多模態數據支持以及前置安全策略，顯著提升了系統的準確性、用戶體驗和安全性。接下來，我們將深入解析 MES-RAG 的技術細節及其應用價值。

2. MES-RAG 技術解析

圖片

2.1 實體存儲與檢索優化

MES-RAG 通過引入實體中心的數據表示方式，將信息按實體隔離存儲，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體問題時，系統能夠準確匹配相關數據，避免混淆。例如，當用戶查詢某個特定產品時，傳統 RAG 系統可能會檢索到相似產品的信息，導致結果不準確。而 MES-RAG 通過實體隔離存儲，能夠精準定位與該產品相關的數據，避免了信息混淆。

2.2 多模態支持

MES-RAG 支持多種數據類型，包括文本、圖像、音頻和視頻。通過統一的文本描述，系統能夠保持跨模態的一致性，確保輸出的穩定性和準確性。例如，在處理圖像時，系統會生成與圖像內容一致的文本描述，從而提升多模態輸出的質量。這種方法不僅適用于文本數據，還能擴展到其他模態，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。

2.3 前端安全策略

MES-RAG 采用了前端安全策略，在數據訪問前就進行惡意查詢識別和知識庫外檢測。這種策略不僅減少了幻覺（hallucination）現象，還確保了系統的完整性和安全性。例如，系統會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一步處理。這種前端安全設計有效地防止了惡意攻擊，保護了系統的數據完整性和用戶隱私。

代碼和數據可在https://github.com/wpydcr/MES-RAG獲取。

三、MES-RAG 的應用評估

圖片

3.1 實驗設置與基線模型

圖片

為了評估 MES-RAG 的效果，使用了最新的領域特定數據集，并對比了幾種基線模型，包括 Direct、DSP、Self-RAG、ReAct 和 Self-Ask。實驗結果表明，MES-RAG 在所有基線模型上都顯著提升了準確率，其中 Direct 方法的準確率提升了 0.25。這一結果驗證了 MES-RAG 在實體檢索和生成任務中的有效性。

3.2 實體檢索的召回率

圖片

在實體檢索方面，MES-RAG 的 Top-1 召回率達到了 0.97，相比全文檔檢索的 0.39 有了顯著提升。這表明，實體中心的數據存儲和檢索方式能夠有效提高檢索結果的相關性。例如，在處理關于特定產品的查詢時，MES-RAG 能夠精準地檢索到與該產品相關的信息，而不會混淆其他相似產品的數據。

3.3 多模態與攻擊檢測

圖片

MES-RAG 在多模態輸出和攻擊檢測方面也表現出色。在識別用戶意圖時，系統達到了 97%的準確率；在處理非文本答案時，準確率為 83%。此外，系統在檢測惡意查詢、文檔提取攻擊和幻覺攻擊時的準確率均達到了 98%，展示了其在應對多樣化威脅方面的強大能力。例如，當用戶試圖通過惡意查詢獲取敏感信息時，MES-RAG 能夠及時識別并阻止此類行為。

3.4 實時性與泛化能力

MES-RAG 在實時性和泛化能力方面也表現出色。通過模塊化架構和并行處理，系統能夠在 1.5 秒內生成第一個單詞的響應，滿足了實時應用的需求。同時，其自動實體識別和屬性提取功能使得系統能夠輕松適應不同領域的數據集，展現出強大的泛化能力。例如，在處理不同行業的查詢時，MES-RAG 能夠快速調整并生成準確的答案，無需額外的領域特定訓練。

本文轉載自??大語言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI