1. RAG與大模型推理

大型語言模型正在重塑多個領域，展現出非凡能力，但其應用的發展仍受制于兩大瓶頸：

• 第一，知識以靜態參數的形式存儲導致頻繁出現幻覺
• 第二，應對復雜現實問題時的缺乏推理能力

這兩大瓶頸互為因果，知識缺失會阻礙推理，而推理缺陷又會浪費已有知識。

為了突破這兩大瓶頸，出現了兩大技術路線：

• 一是通過檢索增強生成（RAG）引入外部知識
• 二是提升模型內在推理能力

隨著大模型應用的深入，大家逐漸開始探索檢索與推理的融合，早期工作呈現兩種單向增強模式：

• 推理增強型RAG（Reasoningenhanced RAG）在流程中注入推理環節
• 知識增強型推理（RAGenhanced Reasoning）則為LLM提供事實錨點。

目前的方法仍受限于靜態的"檢索-推理"（Retrieval-Then-Reasoning, RTR）框架，存在三大問題：

（1）檢索質量不可控，預取知識常與動態推理需求脫節；

（2）錯誤知識會污染推理過程；

（3）系統缺乏自適應能力，難以應對開放域問答等場景。

如上圖所示，當前研究正轉向"協同檢索推理"新范式（Synergized Retrieval and Reasoning），實現知識檢索與邏輯推理的動態迭代。

OpenAI等機構推出的"深度研究（DeepResearch）"系統正是該范式下的典型應用，通過智能體協調多輪搜索，結合推理深度解析內容。

今天介紹的這篇文章，將分別從推理增強型RAG（Reasoningenhanced RAG）和知識增強型推理（RAGenhanced Reasoning）兩個角度帶大家一起探究"協同檢索推理"新范式（Synergized Retrieval and Reasoning）。

2. 推理增強型RAG(Reasoning enhanced RAG)

傳統RAG方案先檢索文檔，再將結果與原始問題簡單拼接來生成答案，往往難以支撐需要深度推理的復雜任務。

新一代方法在檢索、整合、生成全流程中融入推理能力，精準鎖定關鍵信息，有效減少幻覺，顯著提升回答質量。

2.1 檢索優化

檢索優化通過智能推理提升結果質量，現有方法主要分為三大方向：

• (1) 智能查詢重構（Reasoning-Aware Query Reformulation）
• (2) 策略化檢索規劃（Retrieval Strategy and Planning）
• (3) 檢索模型升級（Retrieval Model Enhancement）

2.1.1 智能查詢重構

智能查詢重構是指通過優化原始查詢精準獲取推理上下文。

• 一種方法是采用查詢分解技術，將復雜問題拆解為簡單子問；
• 另一種方法是通過查詢重寫，將模糊表述轉化為精準指令，部分研究結合強化學習訓練改寫模型；
• 第三種方法是運用思維鏈推理擴展查詢語義。

2.1.2 策略化檢索規劃

檢索方案包含兩類：

• 前瞻式規劃通過推理模型預先生成完整檢索路徑，如：

• PAR-RAG 運用思維鏈規避局部最優
• LPKG 基于知識圖譜微調模型

• 自適應決策則實時判斷檢索需求，如：
• FIND 和自適應 RAG 通過智能分類減少冗余檢索

2.1.3 檢索模型升級

升級路徑分兩種：

• 知識結構化方案，如：

• GNN-RAG 用圖神經網絡實現隱式推理
• RuleRAG 通過符號規則保障邏輯一致

• 顯式推理方案，將思維鏈融入查詢，優化多跳問答的知識召回。

2.2 集成增強（Integration Enhancement）

集成增強通過深度推理實現異構證據的融合，屏蔽無關信息干擾。

可分為兩大方向：

• (1) 相關性精篩 (Relevance assessment)
• (2) 信息熔煉(Information synthesis)

2.2.1 相關性精篩

通過多維度推理精準評估檢索內容的相關性。

• 采用專家評估機制篩選高價值證據；
• 結合NLI模型過濾與對抗訓練，使模型具備噪聲免疫力。

2.2.2 信息熔煉

核心在于多源信息的有機融合，比如：

• BeamAggR 首創概率組合推理框架；
• DualRAG 實現查詢推理與知識圖譜的協同進化；
• CRP-RAG 構建動態推理網絡，實現知識路徑的智能優選。

2.3 生成增強

獲取了檢索上下文，傳統RAG仍可能因缺乏推理而生成失真內容。為此，生成過程中的推理通過兩大核心策略實現優化：

• (1) 上下文感知合成（Context-aware synthesis）
• (2) 證據錨定控制(Grounded generation control)

2.3.1 上下文感知合成

上下文感知合成可以在保持輸出相關性的同時有效降噪。

選擇性上下文機制會依據任務需求對內容智能篩選與加權：

• Open-RAG 采用稀疏專家混合動態調配知識模塊；
• RARE 則通過提示工程注入領域知識，促使模型優先調用外部上下文而非依賴記憶。

推理路徑構建方面，可以通過段落相關性逐級對比生成解釋，引導模型精準推導；也可以采用證據鏈式驗證，搭建結構化推理框架。

2.3.2 證據錨定控制

證據錨定控制通過三重保障確保生成內容扎根于檢索證據：

• 事實驗證：Self-RAG（Asai等，2023）在解碼時植入反思標記實現實時糾偏；
• 引用生成：RARR在保持行文流暢的同時精準標注來源；
• 可信推理：確保每個推理步驟嚴格遵循檢索證據，避免引入未經驗證的內容。代表性工作包括：

a.TRACE 通過構建知識圖譜形成連貫證據鏈

b.AlignRAG 采用批判對齊機制優化推理路徑

3. 知識增強型推理（RAG enhanced Reasoning）

3.1 外部知識檢索

外部知識檢索通過整合網頁內容、數據庫或工具，填補知識缺口。定向檢索提升事實準確性，讓語言模型基于外部證據可靠解答復雜問題。

3.1.1 知識庫

知識庫（KB）存儲算術、常識等結構化知識，檢索策略因任務而異。

• 問答推理中，AlignRAG、MultiHop-RAG等從通用知識庫提取關聯事實，強化邏輯鏈條；
• 數學推理采用Premise-Retrieval等工具調用定理庫引理；
• 法律推理如CASEGPT通過判例庫實現類比推演；
• 代碼生成則依賴CodeRAG等從倉庫獲取語法正確的代碼片段。

3.1.2 網絡檢索

動態網絡內容（新聞/社交媒體）為推理注入時效性。

• 事實核查類工具通過多源驗證提升可信度；
• 智能問答系統迭代優化網絡素材，契合當前搜索智能體趨勢；
• 醫療診斷則精準抓取文獻實現專業決策。

3.1.3 工具調用

外部工具顯著增強推理能力：

• 問答場景調用計算器/API確保數值精準
• 科研建模整合Wolfram Alpha等符號計算工具
• 數學推理自主使用計算器驗證結果
• 代碼生成通過文檔庫保證語法合規性

3.2 上下文檢索

上下文檢索通過調用模型的內部經驗或從訓練數據中提取的示例，為推理提供引導。

這種機制不僅提供相關范例，還能幫助模型學習推理模式，從而在處理新問題時提升準確性與邏輯性。

3.2.1 先驗知識（Prior Experience）

先驗知識是指模型內部存儲的過往交互或成功策略，其檢索方式因任務而異。例如：

• 在機器人路徑規劃等決策任務中，RAHL 和RA-DT 會調用歷史決策和強化信號進行序列推理。
• 對于交互式任務，JARVIS1、RAP 和 EM-LLM 則動態調取多模態交互記錄和對話歷史，實現個性化自適應推理。
• 在邏輯推理領域，CoPS 通過檢索結構化案例（如醫療和法律判例），為專業場景提供可靠的邏輯支持。

3.2.2 示例和訓練數據（Example or Training Data）

與依賴歷史經驗不同，示例驅動的方法直接從示例或訓練數據中提取外部樣本。例如，

• RE4 利用標注句對增強文本關系識別；
• OpenRAG、UPRISE、MoD和Dr.ICL則通過精準匹配問答樣本提升泛化能力。
• 代碼生成領域，PERC會基于語義/結構相似性，從HumanEval等數據集中檢索偽代碼模板，確保生成代碼的準確性。

4. 協同式檢索增強推理（Synergized Retrieval and Reasoning）

開放域問答和科學發現等真實場景中，往往需要新證據與推理能力相互促進的迭代過程。

單次檢索可能信息不足，單輪推理易遺漏關鍵洞見。通過多輪交互式檢索推理協同，系統能持續優化信息檢索的相關性，并深化對原始問題的理解。

現有應用主要聚焦兩個互補維度：

• 注重結構化多步推理的推理工作流，
• 研究智能體與環境互動、彼此協同的智能體編排機制。

4.1 推理范式演進

推理范式主要分為鏈式、樹狀和圖狀三大類，展現了從線性推演到多路徑探索的進化軌跡。

4.1.1 鏈式推理（Chain-based）

思維鏈（CoT）開創了分步線性推理的先河，但純參數化推理易導致錯誤累積。

• IRCoT和Rat創新性地在推理鏈中嵌入檢索機制。
• CoV-RAG通過逐環驗證機制確保推理準確性
• RAFT和Chain-of-Note則分別采用干擾文檔屏蔽和閱讀筆記技術來凈化上下文信息。

4.1.2 樹狀推理（Tree-based）

思維樹（ToT）架構通過構建多分支推理路徑，有效規避了早期決策偏差，在模糊問題診斷和復雜敘事創作中表現突出。

蒙特卡洛派生的AirRAG等方案則引入概率搜索策略，配合自校驗機制和動態檢索優化，顯著提升了推理可靠性。

4.1.3 圖狀推理（Graph-based）

• Walk-on-Graph 把圖學習當“探路器”：

a.PullNet、QA-GNN、GreaseLM 直接上 GNN，層層聚合鄰居信息；

b.SR、LightRAG、StructRAG 則用向量索引、PageRank 等輕量招式，在多跳上下文里“抽絲”般精準召回，為 LLM 奉上量身定制的結構化答案。

• Think-on-Graph 圖融進 LLM 的推理脈絡：
• ToG 讓模型把知識圖譜當“推理樂園”，每步挑實體、選關系，自行鋪出一條通向答案的小徑；
• Graph-CoT 設計“推理—圖交互—執行”三步舞曲，KGP 先搭文檔級圖譜，二者都讓 LLM 智能體在全局視野里逐段跳躍。
• GraphReader每一步都把子圖抓回來、證據釘牢，邊推理邊校準，讓答案站得更穩。

4.2 智能體編排

基于智能體架構研究，將現有工作劃分為單智能體與多智能體兩大范式。

4.2.1 單智能體

單智能體系統通過將知識檢索深度融入LLM推理循環，實現了動態信息獲取與主動證據搜尋的閉環機制。

• ReAct框架及其衍生技術開創性地采用"推理-工具交互"交替策略。
• 相較之下，Self-Ask 和IRCoT 通過遞歸子問題求解實現檢索推理交織。
• DeepRAG 與Self-RAG 則賦予模型自省式檢索決策能力。

相比只依賴提示或靜態檢索器，Toolformer 和 INTERS 通過監督微調（SFT）在基于指令或合成數據集上訓練大語言模型，交替進行搜索與推理，開辟了一條互補路線。

合成數據生成的目的在于創建大規模、多樣化、任務專用的搜索數據集，無需大量人工標注。

而基于指令的數據重構則把現有數據集改寫成指令格式，以提升模型泛化能力并貼合類人推理。INTERS就是典型：它用 43 個原始數據集和人工編寫的模板，拼出涵蓋 20 個任務的 SFT 數據集。

強化學習（RL）激勵型方法通過獎勵信號優化答案質量，指導智能體“搜什么、怎么整合證據、何時收工”，專攻復雜知識密集型任務（即“深度研究”難題）。如：

• WebGPT 和 RAG-RL 用事實正確度或人類偏好來獎勵輸出，以提升推理忠實度。更近的工作直接面向動態環境（實時網頁搜索、本地工具），訓練智能體在嘈雜現實里探索、反思、自糾。例如 Search-R1 學會在推理中生成

4.2.2 多智能體協同

多智能體系統呈現兩大演進方向：

• 分散式架構充分發揮角色化智能體的專業優勢，如：分區檢索系統、Collab-RAG 的能力分工機制、MDocAgent組建圖文處理團隊、Agentic reasoning則構建起搜索-計算-推理的智能體聯邦。
• 集中式架構以分層管控見長：HM-RAG 采用"分解-檢索-決策"三級流水線；Chain of Agents 實現長上下文分層處理；以及動態路由機制。

5. 未來展望

協同RAG推理系統的未來研究將聚焦于提升推理與檢索能力，以應對現實場景中對精準度、效率、可信度及用戶適配的嚴苛要求。

5.1 推理能力

5.1.1 推理效率

協同RAG-推理系統雖擅長復雜推理，但迭代檢索和多步推理循環會導致顯著延遲。例如，實際場景中一次深度研究查詢可能耗時超10分鐘。

未來研究可通過潛在推理方法、思維蒸餾及長度懲罰策略優化推理效率。

此外，量化、剪枝等模型壓縮技術有望打造高效輕量級系統。

檢索層面需采用預算感知查詢規劃與記憶緩存機制，配合基于不確定性的自適應檢索控制，推動系統突破靜態框架，實現動態自我調節的智能推理-檢索閉環。

5.1.2 人機協作

知識增強型推理應用（比如文獻綜述AI應用）具有強個性化特征，用戶往往難以精準提問或處理結果，人類可作為高階智能體提供精細反饋。

未來潛在研究方向：不確定性下的用戶意圖建模、交互式澄清界面、基于用戶畫像的自適應推理策略。

這種人機協同范式對開放域/高風險場景的可靠系統構建至關重要。

5.1.3 智能體能力

協同式檢索增強推理的核心在于其智能體架構——系統能自主選擇推理階段的工具與檢索策略。

要釋放其潛力，需重點研發支持動態工具選擇、檢索規劃和工作流編排的智能體框架，這種上下文感知的問題解決能力是應對復雜多樣化任務的關鍵。

5.2 檢索能力

5.2.1 多模態檢索

現有協同式檢索增強推理系統多局限于純文本任務。但實際應用正迫切需求多模態內容的檢索與整合能力。

未來研究需突破傳統視覺-文本范式，實現真正的多模態。

這要求強化MLLMs的基礎能力，包括跨模態推理與語義理解。通過混合模態思維鏈推理提升模型智能體能力也至關重要，使其能借助多模態搜索工具與現實交互。同時，亟需開發能統一處理圖像、表格及異構文檔的多模態檢索器。

5.3 檢索可信度

協同式檢索增強推理系統易受污染知識源的對抗攻擊。

確保內容可信度是維持可靠推理的關鍵。

現有水印等技術雖能提升溯源能力，但需開發更靈活的防御機制以應對LLMs演進與新型攻擊。不確定性量化與魯棒生成研究的有機整合將顯著提升系統穩健性。未來還應擴展基準測試場景，建立超越準確率的多元化可信度評估體系。

本文轉載自??大語言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI