检索增强生成与推理协同技术演进 - 文章核心观点聚焦于通过整合检索增强生成(RAG)与推理技术解决大型语言模型的知识幻觉和复杂推理缺陷 提出从单向增强演进到协同框架的系统化方法 旨在构建更高效 多模态适配且可信的深度系统 [1][5][7] 推理增强型RAG(推理→RAG) - 利用推理技术优化RAG流程的检索 整合 生成三阶段 通过查询重构 检索策略规划和检索模型增强提升信息相关性 例如PAR-RAG采用思维链进行多步规划 GNN-RAG用图神经网络编码知识图谱实现隐式多跳推理 [13][14][16] - 整合阶段通过相关性评估(如SEE引入评估专家角色)和信息融合(如BeamAggR枚举子问题答案组合)过滤噪声并组织证据 生成阶段采用上下文感知整合(如Open-RAG动态选择知识模块)和基于事实的生成控制(如Self-RAG引入反思标记)确保输出真实性 [17][19][20][22][23] RAG增强型推理(RAG→推理) - 通过外部知识检索(如知识图谱 网络内容)和上下文内检索(如先前交互记录)为推理提供事实依据 填补逻辑缺口 提升事实准确性和逻辑一致性 具体应用包括AlignRAG从通用知识图谱检索事实条目 IAG利用数据库等结构化来源 [24][25][26] - 工具使用类方法(如调用计算器 API)和示例检索(如从训练数据获取范例)增强数值准确性和推理模式模仿 例如ToolkenGPT调用雅虎财经API llm-tool-use自主调用计算器实现精准数值推理 [27][28][31] 协同式RAG-推理框架(RAG⇔推理) - 采用迭代 交互式多步整合 推理主动引导检索 新检索知识持续优化推理流程 智能体能力协调多步网络搜索并通过推理解读内容 解决开放域问答等复杂问题 例如OpenAI和Gemini的深度研究产品强调检索与推理紧密耦合 [7][29][31] - 推理流程分为链式(如IRCoT在推理步骤间插入检索) 树式(如RATT构建检索增强型思维树)和图式(如GraphReader结合LLM推理与显式子图检索)三类结构 智能体协同调度包括单智能体(如CoV-RAG引入验证链)和多智能体(如中心化架构采用管理者-执行者范式) [33][34][35][37] 基准测试与数据集 - 涵盖网页浏览(如BrowseComp含1,266条数据) 单跳问答(如TriviaQA超650,000条) 多跳问答(如HotpotQA含113,000条) 数学任务(如MATH含12,500条)和代码评估(如LiveCodeBench含500+条)等多类复杂场景 知识来源包括互联网 工具和人类提供内容 [39][40] 未来研究方向 - 提升推理效率 through潜在推理和思维蒸馏策略 检索效率通过预算感知查询规划和自适应检索控制 例如实际场景中单个深度研究查询可能超10分钟延迟 [44][45] - 发展多模态检索能力 突破文本局限 强化多模态大型语言模型的基础能力如跨模态推理 并开发统一多模态检索器联合嵌入图像 表格等异构内容 [48] - 确保检索可信度 through水印 数字指纹技术及动态自适应方法应对对抗性攻击 同时扩展现有基准测试纳入多维度可信度指标 [49] - 智能体框架需支持动态工具选择 检索规划和自适应协同调度 人机智能体协作需建模用户意图并构建交互式界面实现精细化反馈引导 [46][47]