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深度解析人工智能领域中RAG与推理协同的最新发展，揭示其背后的技术原理和应用前景。 核心内容： 1. RAG与推理结合的背景与目的 2. RAG技术在推理中的应用模式与实现方法 3. RAG评估的局限性及未来研究方向
在人工智能领域，大语言模型的发展日新月异，检索增强生成（RAG）技术也随之备受关注。当RAG遇上推理，会碰撞出怎样的火花？是简单的“1+1”组合，还是能实现远超预期的突破？这项技术又将如何改变我们的生活和工作？接下来，让我们一同走进RAG与推理协同的奇妙世界，探寻其中的奥秘。
我们详细翻译解读最新技术，文末有相关信息。
本文对检索增强生成（RAG）与推理的协同进行系统综述。明确RAG语境下“推理”定义，构建包含协同目标、范式和实现的多维分类体系，分析推理增强检索、检索增强推理等双向协同方法。批判性评估当前RAG评估局限性，如多步推理缺乏中间监督和成本 - 风险权衡挑战。针对现实应用提供实用指南，确定图基知识集成、混合模型协作等有前景的研究方向，为推动RAG系统发展提供理论与实践基础。
大语言模型（LLMs）最近取得的突破，尤其是在推理能力方面，将检索增强生成（RAG）提升到了前所未有的水平。通过将检索机制与先进的推理能力相结合，大语言模型如今能够处理日益复杂的问题。本文对RAG与推理之间的协同互动进行了系统综述，明确界定了RAG语境下的 “推理” 概念。我们构建了一个全面的分类体系，涵盖多维协同目标、代表性范式和技术实现，并分析了双向协同方法。此外，我们批判性地评估了当前RAG评估中的局限性，包括多步推理缺乏中间监督以及成本 - 风险权衡方面的实际挑战。为了弥合理论与实践之间的差距，我们针对各种现实应用提供了实用指南。最后，我们确定了有前景的研究方向，如图基知识集成、混合模型协作和强化学习驱动的优化。总体而言，这项工作为推动学术界和工业界的RAG系统发展提供了理论框架和实践基础，有助于培育下一代RAG解决方案。
像OpenAI O1和DeepSeek-R1这样的大语言模型的最新突破，已经将范式从 “预训练扩展” 转变为 “测试时扩展”。与传统语言模型通过预训练期间的语料库积累来提升性能不同，这些模型通过推理阶段的后训练创新（例如，思维链（Long-CoT）思考），在复杂任务（如数学推导和代码生成）中提高了性能。这种转变催生了具有先进内部推理能力的 “大推理模型”（LRMs）。
这些进展不仅提升了基础模型的能力，还为检索增强生成（RAG）等应用技术开辟了新途径。作为语言模型与外部知识之间的关键纽带，RAG通过检索实时非参数信息并将其整合到上下文，克服了传统大语言模型在知识时效性、领域特异性和事实准确性方面的限制。这增强了信息处理能力，并降低了知识密集型任务中的幻觉风险。
技术的发展通过查询重写、重排序和混合检索等创新，推动了RAG架构的进步，创造了一种专注于检索前优化和检索后细化的先进RAG范式。模块化RAG进一步将这些系统分解为基于组件的、面向服务的架构，通过编排来应对实际挑战。
尽管在查询意图识别和知识利用方面有所改进，但RAG在深度研究和复杂决策等高要求任务中仍然面临挑战。关键问题包括：1）难以从模糊查询中捕捉意图；2）多跳推理中的逻辑连贯性差；3）传统检索在开放域中的效率限制；4）检索到的嘈杂数据导致生成质量下降。
具有强大推理能力的模型（如DeepSeek-R1）为RAG系统指明了新方向。如图1所示，最近的研究探索将形式推理框架与知识检索相结合。这种方法通过逻辑驱动的查询重构来优化检索，并利用推理来分析和验证检索到的知识，在检索和生成之间形成认知协同效应。该范式旨在克服传统限制，使智能系统具备严谨的逻辑和可靠的知识利用能力。从趋势上看，越来越多的方法通过强化学习将推理和检索能力结合起来，这标志着大推理模型时代的新趋势。与此同时，基于提示的方法也在迅速发展，研究人员旨在通过工作流程设计在冻结模型参数的情况下取得成果。值得注意的是，对单一调优方法的依赖正在逐渐减少，这表明在当前发展阶段，额外的监督微调（SFT）带来的改进有限。
传统RAG受限于其单向流程（检索→生成）。集成推理能力赋予系统更大的自主性，开启了新的可能性。如图2所示，这种集成有望推动重大突破，使其能够在复杂的现实场景中实际应用。
图1：RAG与推理协同研究的时间线
从技术角度来看，这些方法可分为基于提示的方法、基于调优的方法和基于强化学习的方法。一个显著的趋势是，随着测试时扩展的兴起，越来越多地使用强化学习来增强RAG系统。同时，基于提示的方法和基于调优的方法也在并行发展，这表明将推理能力集成到RAG系统中有多种途径。
图2：RAG与推理相结合的优势
然而，RAG与推理之间的协同路径不仅仅是简单地用大推理模型模块取代传统的生成式大语言模型。它需要从大推理模型的技术发展中获取深刻见解，并通过重构知识检索机制和加强推理 - 生成协作链接，在RAG架构内实现系统级的认知能力增强。
因此，本文旨在解决 “RAG系统如何与推理能力协同” 这一关键且具有前瞻性的研究问题。我们系统地回顾了2024年以后的现有研究，同时明确了RAG语境下推理的定义。在此基础上，我们对RAG与推理集成的目标、典型模式和实现进行了深入的分类和分析，阐明了关键技术路径和重大突破。
随着RAG技术进入下一个发展阶段，下游任务的复杂性显著提升，在诸如深度研究等新兴挑战中尤为明显。这些先进应用不仅需要增强推理能力，还推动RAG扩展到多模态、跨领域和动态环境中。然而，尽管推理能力的集成明显提高了复杂任务的性能，但现有研究常常忽视相关的计算开销和潜在风险。通过系统地审视这些操作限制并分析行业应用，我们针对具有不同需求的多个现实场景提出了实用指南。
最后，我们根据当前技术发展概述了未来的研究方向，包括：1）RAG与图架构的集成；2）协同多模态推理框架；3）混合模型协作；4）专为RAG系统设计的强化学习优化。这项工作为该领域的后续研究奠定了理论基础并制定了实践路线图。
本文的贡献可以总结如下：
本章从两个关键维度构建了本文的概念框架。第一，正式定义 “推理” 并将其与 “推断” 区分开来。第二，组织了 “RAG与推理” 之间协同机制的分类法。为了构建清晰的认知路径，我们解决了三个递进的研究问题：
在现代人工智能系统中，推理的定义仍在不断演进，特别是在以DeepSeek R1和OpenAI O1为代表的大推理模型的背景下。在大语言模型的范畴内，我们将推理形式化为一个结构化的多步过程，该过程动态地分解复杂问题，生成中间假设，并通过基于逻辑和证据的转换迭代地优化解决方案。在数学上，将推理过程R定义为一个元组，其中表示参数化知识嵌入，代表检索到的上下文知识，构成了不断演变的状态序列，为初始查询，为最终响应，定义了状态转换函数。
推理过程具有三个显著特征。第一，它本质上是多步的，系统地将复杂问题分解为中间认知状态（例如，子问题生成或临时结论），而不是追求直接的输入 - 输出映射。第二，它生成新的知识或事实，合成隐含关系，推导潜在约束，或以初始输入或参数化记忆中未明确呈现的方式重新表述问题（例如，将 “A是否大于B？” 转换为关于A和B属性的比较子问题）。关键的是，这些表示不是简单地检索得到的，而是通过推理轨迹动态构建的。第三，该过程是有目的的，其架构和终止条件是为解决复杂问题而明确优化的，复杂性通过状态转换的必要性或从参数化（）或外部（）知识源直接检索的不足来衡量。这与原子推断形成鲜明对比，原子推断缺乏这种刻意的状态构建和目标感知的迭代。
推理和推断之间的区别在它们的计算特征中最为明显。推断I构成一个单步条件概率计算，而推理R通过显式状态管理实现了一个协调多个推断调用的元过程 。这种多阶段架构通过回溯机制实现系统的错误纠正，并动态优化检索，这些是传统推断流程中根本不存在的特性。当状态转换涉及显式符号操作（如数学推理中的方程重构）或知识图谱遍历（如对检索到的事件进行时间推理）时，就出现了操作边界，将真正的推理与单纯的多步推断区分开来。
将RAG与推理相结合标志着处理复杂知识密集型任务的范式转变。本文基于三个关键问题开发了一个层次化分类法（图3）：为什么RAG需要推理（目的），它们在结构上如何相互作用（范式），以及哪些方法能够实现有效的集成（实现）。这个框架引导读者了解后续章节中的技术创新，提供清晰的概念路径，避免过早陷入具体技术细节，并突出该领域的发展逻辑。
将推理与RAG相结合解决了传统RAG系统的弱点，传统RAG系统由于依赖表面语义匹配和固定的知识限制，在处理多步逻辑、上下文适应和隐含知识合成方面存在困难。添加推理功能可以实现动态检索规划、证据的逻辑验证，以及通过溯因或反事实推理生成超越检索数据的见解。同时，引入外部知识检索还有助于缓解大推理模型知识限制导致的推理中断，并降低幻觉的可能性。这种集成主要通过两种方式实现：推理增强检索，即推理驱动上下文感知的信息收集；检索增强推理，即外部知识支持并扩展模型的演绎能力。
基于上述必要性，我们的分类法根据过程动态性对RAG+推理系统进行分类。预定义工作流采用固定模板，在检索和推理阶段之间系统地交替，干预点在检索前推理（例如，查询分解）、检索后推理（例如，证据合成）或混合阶段预先确定。虽然这些架构提供了操作透明度，但它们对新兴任务复杂性的适应性有限。相比之下，动态工作流实现了基于状态的推理过程，其中检索行为通过持续的系统内省有条件地触发。该范式进一步分为主动驱动策略（自我发起的知识请求）、反思驱动机制（基于中间结果分析的错误纠正检索）和反馈驱动方法（环境奖励信号或外部模型评估）。从静态到动态架构的发展反映了该领域在开放世界问题解决中向类似人类的上下文适应的成熟。
实现这些协同需要在推理和检索策略方面进行创新。基础推理架构包括基于大语言模型的思维链、基于搜索的假设生成（树搜索、蒙特卡罗方法）、符号求解器集成和图结构多跳推理。这些能力通过三种主要增强策略进一步提升：基于提示的技术，利用自然语言模板和特殊标记（例如，，）来引导模型行为；基于调优的方法，注入领域特定知识或提炼推理能力；基于强化学习的框架，通过结果奖励模型（ORM）或过程奖励模型（PRM）优化检索 - 推理策略。这些方法与所提出的分类法之间的一致性至关重要，静态工作流主要依赖可预测的提示引导推理链，而动态系统越来越多地集成基于搜索的探索或求解器增强策略，以应对不断变化的状态空间。
总体而言，这个由动机驱动因素、架构范式和实现方法组成的三方分类法，为分析RAG+推理系统提供了统一的视角。后续章节将详细阐述每个层次，逐步揭示这些概念差异如何转化为推动机器智能边界的技术创新。
RAG与推理的集成是提升大语言模型解决问题能力的关键进展。它们的真正潜力不在于单独使用，而在于协同作用，这克服了检索和推理中的关键限制。本节解释了将RAG与推理相结合的主要动机，强调两个主要好处：（1）通过推理提高检索准确性和灵活性；（2）利用富含上下文的检索知识加强复杂推理。图4说明了这些协作目标以及它们解决的限制。
第一个主要好处是推理增强检索，即推理改进了检索过程。传统RAG系统在查询制定、相关性评估和迭代优化等需要逻辑和上下文分析的任务中存在困难。推理通过动态查询扩展、歧义消除和多跳证据聚合实现自适应检索，克服了基于关键词或嵌入方法的限制，使检索与任务的推理需求保持一致。
第二个好处是检索增强推理，即外部知识弥补了纯粹基于参数的大语言模型推理的局限性。即使是先进的模型也会面临幻觉、知识差距和组合挑战。检索将推理建立在模型权重中不存在的最新、特定领域或罕见信息之上，这对于可解释性、多步推导以及整合不同来源至关重要。
总之，RAG与推理的结合填补了这两种技术的基本差距。通过推理增强检索，通过检索加强推理，拓宽了大语言模型解决复杂现实问题的能力。
图4：RAG与推理协同的目的
推理增强检索（RAR）通过集成多步推理动态提升检索质量，是信息检索领域的一项重大进展。与依赖静态语义匹配的传统方法不同，RAR创建了一个模仿人类迭代推理的认知反馈循环，超越了简单的 “查询 - 文档” 交互的限制。
RAR的有效性源于几个关键特征。它通常采用按需检索，推理通过评估意图清晰度、知识状态和时间因素来引导自适应搜索启动，减少了固定触发器（例如，UAR的分类器）中存在的冗余。它通过推断隐含的查询逻辑（如业务规则或实体关系）来生成与数据模式一致的精确检索请求，从而提高语义对齐（例如，PlanRAG的计划 - 检索循环）。RAR还应用多步迭代优化，使用中间推理输出（例如，思维链、部分答案）在闭环系统中递归地重新制定查询，这对于解决多跳依赖至关重要。此外，它通过根据垂直上下文（例如，金融或医疗）定制检索来适应特定领域，并通过轻量级推理策略（例如，AdaptiveRAG基于复杂性的选择）平衡效率和精度。
传统检索系统对于简单查询有效，但由于其僵化的设计倾向于静态匹配而非动态推理，在处理复杂信息需求时存在困难，限制了它们对不断变化的上下文和多样化数据的适应性。RAR主要解决了这些传统方法固有的五个核心挑战。
一个关键挑战在于用户查询与文档之间的不匹配，这可能是由于表达风格的差异（专业术语与日常语言）或隐含的上下文差距造成的，使得直接语义匹配不可靠。重要的是，高相似度并不保证真正的相关性，因为文档可能共享关键词或表面特征，但并未解决查询的潜在意图或逻辑。因此，检索模型必须理解超越表面相似性的更深层次语义。领域适应进一步加剧了这个问题。为了克服这些差距，诸如推理增强嵌入（O1-Embedder通过推断的“思考”文本丰富查询）、反馈驱动的重写（SmartRAG根据检索结果动态优化查询）和预规划（PlanRAG提取业务规则以生成与数据库模式对齐的SQL查询）等方法有助于更好地捕捉特定领域的语义，并确保超越单纯相似性的相关性。
传统的RAG方法依赖固定的嵌入相似性策略，无法动态解释复杂查询背后的隐含意图（例如，多跳推理或特定领域的要求）。用户查询往往表现出远超其表面文本的语义复杂性，例如，“优化供应链成本”的请求可能需要关联数据库中未明确提及的不同字段。静态检索方法缺乏捕捉这种动态变化的信息需求的适应性。一个关键限制在于意图的动态性：随着上下文理解的扩展，传统系统仅根据初始查询生成固定的检索结果。此外，密集检索模型（例如，基于BERT的模型）的语义表示限制阻碍了它们编码复杂语义关系（例如，反语、隐喻）的能力，导致结果不匹配。当前的方法试图通过多步意图分解（例如，LevelRAG的高级搜索器将复杂查询分解为多跳子查询）和动态查询重构（例如，LeReT的强化学习生成多样化的查询候选）来缓解这些问题，迭代地优化检索策略以与文档内容对齐。
从不同来源（文本、表格、图表、网页和API）进行检索通常会由于缺乏全局推理而产生碎片化的结果。关键挑战在于模态异构性：不同的检索技术（文本的密集检索、表格的SQL、图表的GQL）独立运行，缺乏统一的协调。例如，实验表明，标准的RAG方法（如带有查询分解的密集检索）在OTT-QA数据集上的完美召回率仅为32.7%，F1值为40.9%。这些结果揭示了传统方法在将文本查询与结构化表格对齐方面的局限性，例如，当未明确提及时，无法将文本中的“K-12学生免费率”等概念与相关的“教育支出”列联系起来。此外，不连贯的实体匹配（例如，将文本中的“公司收入”与财务表格相关联）加剧了效率低下的问题，因为传统方法依赖语义相似性，忽略了特定领域的关系和精确值匹配。先进的技术，如推理驱动的对齐（ARM的用于跨模态实体解码的N - gram约束）和统一的语义空间（LevelRAG的共享多模态表示），实现了更有效、集成的检索。
单步检索系统在复杂的多跳推理任务（如推断实体链或进行决策分析）中表现不足。传统的静态检索与多步认知需求相冲突，导致三个主要问题：1）路径依赖，后续检索依赖于早期步骤的信息（例如，在查找加利福尼亚州人口最多的县的教育政策之前先找到该县），但传统系统缺乏状态管理；2）错误传播，早期检索错误会导致中间结果出错，进而影响下一轮检索；3）固定查询的语义不灵活性，无法适应实体别名或关系谓词等动态概念。
先进的方法通过集成策略解决这些缺陷。PlanRAG使用迭代的“计划 - 回顾 - 重新计划”循环，在出现差距时触发子查询。LeReT中的强化学习通过奖励驱动的路径选择改进查询生成。同样，ITER-RETGEN使用中间答案（例如，“获奖者的身高”）重建后续查询，以解决多跳依赖。
复杂场景面临着详尽检索（计算成本高昂）和受限检索（存在信息丢失风险）之间的矛盾。盲目扩展检索会增加成本（例如，大语言模型API调用），而不能确保相关性。简单查询会因不必要的多步检索而浪费资源，而复杂查询如果检索过于有限则会面临质量风险。自适应方法，如复杂度感知路由（Adaptive - RAG的轻量级分类器分配检索预算）和成本敏感训练（SmartRAG的强化学习平衡质量和步骤），动态管理这种权衡。
总之，推理增强检索通过将推理深度集成到检索过程中，克服了传统RAG在动态触发、语义对齐、多跳支持、领域适应和效率权衡方面的局限性。其关键创新在于推理和检索之间的双向增强——推理优化检索策略，而检索支持迭代推理，共同提高复杂信息任务中的准确性和效率。
检索增强推理（ReAR）将外部知识检索与模型固有的推理相结合，以克服复杂任务中由于知识差距或逻辑中断导致的失败。与传统的RAG方法不同，ReAR不是一次性检索信息，而是使用迭代的、上下文敏感的检索，持续提供相关数据以支持多步推理。这种方法对于需要严格逻辑的任务（如数学证明）至关重要，在这些任务中，中间步骤需要特定的定理或引理。通过使检索成为一个自适应的、持续的过程，而不是一次性的步骤，ReAR用准确、最新的信息加强每个推理阶段，提高了整体推理的可靠性和稳健性。
ReAR的核心特征是动态知识补充，根据不断演变的推理上下文实时生成检索查询。这克服了单轮检索的局限性，在每个步骤实现知识细化，如在RAG - Gym等过程监督框架中所见。ReAR还使用如基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的启发式方法（在知识库问答中）和来自知识图谱等不同来源的结构化反馈来改进推理路径。这些技术在减少不相关或冲突信息的同时保持逻辑一致性。重要的是，ReAR在不同领域具有良好的适应性，支持精确的知识检索和工具使用，用于诸如PIKE中的工业问题解决或智能体系统中的科学推理等专业任务。
通过将检索集成到推理循环的主动部分，ReAR解决了大语言模型的时间和深度限制，确保符合特定领域和时间敏感的要求。这种紧密耦合将外部知识转化为按需资源，创建了一个闭环系统，增强了模型处理复杂、知识密集型问题的能力。具体而言，ReAR旨在解决以下局限性和挑战：
在远程推理中，缺少中间知识常常会中断逻辑链，特别是在需要多源数据集成（例如，文本、表格、时间序列）的工业和科学背景下。静态检索方法由于不能适应推理过程不断变化的需求而使问题更加严重。ReAR技术通过链式检索解决这个问题，如在CoRAG中，将多跳问题分解为连续的子查询（例如，先检索“事件原因”，然后检索其“影响”），系统地链接知识。FLARE中使用的推理状态感知检索通过生成临时提示（例如，“下一步需要讨论……”）预测未来的信息需求，实现动态查询构建，保持连贯性。这些方法共同解决了离散检索和连续推理之间的冲突。
推理不连续性源于大语言模型的知识有限，在处理专业领域（例如，PIKE中的半导体设计）和实时数据（例如，智能体推理中的医疗参数）时存在困难。端到端模型经常产生事实错误，而传统的RAG方法由于检索粗略，无法检索到深层次的专业知识，尤其是在处理表格、图表和图像等复杂数据时。
ReAR通过两种互补的解决方案来解决这个问题：知识原子化和结构组织，如PIKE将文档分解为细粒度的单元，并使用多层知识图谱进行语义和逻辑检索；以及动态工具集成，如智能体推理通过代码执行和API调用实时获取数据，计算关键指标（例如，医疗中的FiO2）。这些创新克服了限制传统方法的专业知识深度和及时信息相关性的挑战。
多步推理的主要挑战是搜索空间的指数增长，像思维链（CoT）这样的方法由于不受约束的假设，常常产生次优或不一致的结果。传统方法，如思维链和树状思维（ToT），缺乏外部知识约束，导致无效假设，而纯粹的符号推理在开放域任务中表现不佳。为了解决这个问题，采用了两种策略：基于知识库的启发式搜索（KBQA - o1），将推理动作限制在知识图谱的子图中；以及检索验证机制（Search - o1），使用知识库中的证据修剪不支持的推理路径。这些策略共同减少了搜索空间并保持了推理的连贯性。
复杂的多步推理任务面临着不断变化的知识需求的挑战。这在多跳推理和工程规划等情况中很明显，每个阶段都会产生新的子问题（例如，从“建筑设计”到“材料成本估算”）。静态知识库或一次性检索方法无法满足这种不断演变的需求。这表现为两种方式：初始知识可能无法满足后续需求，导致差距；固定的知识集可能包含不相关的信息，降低推理准确性。为了解决这个问题，新的检索增强推理方法引入了动态解决方案：过程监督（例如，RAG - Gym中的奖励模型）实时检测知识差距，原子决策（例如，DeepRAG中的步骤分解）根据需要触发检索，树状扩展（例如，DeepSolution中的多路径检索）实现并行探索。通过将知识检索集成到推理中，这些方法使系统能够像人类专家一样动态地识别、补充和验证知识，大大提高了复杂推理的可靠性和完整性。
这个问题在医学诊断、法律分析和研究报告生成等专家任务中尤为突出。大语言模型的静态知识常常无法捕捉领域知识的演变范围，导致推理肤浅，错过多层次、跨领域的联系。例如，在评估“公司A受到经济衰退的影响”时，传统方法依赖表面的统计模式，无法系统地追踪从“公司A→行业供应链→宏观经济政策→国际政治格局”的更深层次逻辑链，导致推理缺乏因果深度。
为了克服这个问题，最近的进展使用结构化的、检索增强的框架。ToG2.0将知识图谱关系路径建模为检索引导向量，实现沿实体路径的有针对性的查询，超越了基于关键词的检索的限制。这种方法补充了CR - Planner的迭代扩展，CR - Planner在关键推理点触发对专业知识（例如，算法复杂性的教科书证明）的检索，通过多轮验证确保准确的领域知识集成。为了解决跨领域知识链接问题，CO - STORM采用多智能体系统，其主机模块通过分析未引用文档中的潜在语义生成跨模态检索命令。
第3章详细阐述了将RAG与推理相结合的需求和动机。在此基础上，本章介绍了RAG - 推理协同的两种核心实现模式（图5）：（1）预定义工作流，使用具有预设规则的逻辑架构进行协调；（2）动态工作流，通过实时决策引擎依赖上下文感知的自适应协调。这些模式从确定性和灵活性的角度说明了当前结合知识检索和多步推理的框架。
预定义工作流是一种具有固定架构和顺序执行的多步推理方法，强调过程的清晰性和操作的确定性。它由预定义的迭代阶段组成，每个阶段都有严格的输入 - 输出规则，并且不会根据中间结果进行动态更改。这种模块化设计确保了复杂任务的可控性和结构化推理。无论中间结果如何，所有步骤都会执行，保证了可重复性和稳定性，同时避免了动态决策带来的不确定性。虽然它牺牲了适应性，但这种方法提供了可预测的流程，适用于需要清晰推理路径的场景，尽管由于缺乏实时调整可能会导致计算冗余。
在数学上，预定义的RAG工作流可以形式化为一个确定性的多步操作链。给定一个输入查询Q和一个预定义的N个推理步骤序列以及最终决策输出D，完整的工作流表示为：
其中每个表示严格定义的推理（）、检索（）或决策（）函数，表示函数组合。这种公式遵循固定的映射序列，具有马尔可夫性质，即仅依赖于的输出，而与历史状态无关。链式组合保证了过程的封闭性和可重复性，尽管受到的静态组合性质的限制。
在预定义的管道中，根据推理引入的位置，它可以进一步分为检索前、检索后和混合三种类型。
对于检索前方法，序列明确定义为：
其中表示一个推理操作符，在检索之前系统地转换或丰富查询。这种范式通过解决歧义、推断隐含意图或优化查询表示来提高检索精度。当前的研究确定了设计的四个主要方法类别：
总体而言，这些方法表明检索前推理作为一个系统接口，有助于弥合原始查询与知识库之间的语义差距，是精度驱动的RAG架构的关键组成部分。
在具有多步推理管道的预定义RAG系统中，检索后推理范式是一项关键进展，其中认知处理发生在从外部源检索信息之后。这种方法解决了传统RAG中固有的局限性，特别是在管理知识冲突、缓解信息不足以及增强复杂推理任务中的逻辑一致性方面。在数学上，这个过程可以形式化为一个确定性的函数组合：
其中表示检索操作符，实现推理转换，代表最终决策函数。
检索后推理的核心特征在于其在检索后执行推理过程，推理目标是检索到的内容。ToG2.0提出了一个迭代多步推理框架，在图检索和上下文检索之间交替进行，集成大语言模型的推理判断，逐步扩展实体并修剪无关信息，最终生成准确的答案。这种方法通过迭代细化动态解决信息不足的问题，同时通过知识图谱关系修剪和实体引导的上下文检索建立了双证据验证机制。其图结构推理模块将三元路径的连通性验证转化为约束满足问题，有效地减轻了文本片段之间的逻辑不一致，从而显著提高了复杂问答的质量。
另一方面，ActiveRAG采用预定义的三阶段过程（自我询问→知识同化→思维适应）来结构化地理解和校准检索到的知识，解决参数化记忆与外部知识之间的冲突。在知识同化阶段，ActiveRAG通过多指令微调策略（例如，反事实比较和锚点关联）增强了外部知识对大语言模型内部表示的纠正效果，大大降低了幻觉生成的可能性。ARM的结构对齐和自我验证阶段也展示了对检索后推理的优化。通过混合整数规划（MIP）求解器结合领域知识，ARM确保了检索结果的合理性和覆盖范围，为多源数据兼容性提供了可扩展的优化框架，从而实现全局最优的跨模态检索。
预定义过程的混合模式通过集成检索前推理和检索后推理，形成了一种复合处理范式。其本质被形式化为一个多轮递归迭代过程，其中每个迭代周期严格包括三个阶段：检索、生成和推理，作为结构化的复合操作执行。设总迭代次数为T，工作流定义为：
这里，每个迭代单元是t。当满足预定义条件时，过程终止，产生最终响应。这种递归机制实现了知识获取和语义推理之间的动态协同，克服了单周期检索 - 生成框架的线性限制。
IR-CoT利用思维链推理迭代构建中间逻辑链，实现由逐步细化的上下文线索引导的多跳检索。FinSearch引入双阶段架构，首先生成结构化搜索图以建模时间和实体依赖关系，随后进行动态查询重写以优化金融数据检索。LevelRAG采用分层验证机制，聚合多粒度检索结果，并根据上下文完整性评估触发补充检索。ITER-RETGEN利用生成增强反馈循环迭代优化查询表示，提高检索和生成阶段之间的语义对齐。
这些方法在结构化递归的基础上各有不同的操作机制。通过强制执行确定性迭代周期，它们在控制工作流执行与自适应语义探索之间取得平衡，解决了多步推理、时间连贯性和跨领域知识合成等挑战。混合范式的优势在于能够将复杂查询分解为迭代的检索-生成单元，系统地弥合知识差距，同时在开放域问题解决场景中保持可解释性和稳健性。
具有动态工作流的RAG代表了一种以大语言模型为核心的自主推理架构，其特点是集成了非确定性操作工作流和实时决策能力。与预定义管道不同，这种架构能够持续监控推理状态，动态触发检索、生成或验证操作。大语言模型在推理过程中积极评估上下文需求，通过混合反馈协调机制自主确定调用外部工具或资源的最佳时机。通过消除固定的迭代单元和预定义的工具调用序列，该框架实现了执行路径的动态演变，通过基于中间推理结果实时调整计算工作流，在复杂认知任务中展现出卓越的适应性。
这种动态架构具有三个主要特征：1）操作符调用由大语言模型的上下文状态分析控制，例如通过特殊标记预测（如‘[Web-Search]’或‘’）启动外部操作；2）推理轨迹具有高度灵活性，允许动态查询重构和子问题生成，以克服静态工作流的局限性；3）上下文驱动的决策机制优先考虑实时推理状态而非预定义规则，增强了系统对突发任务复杂性的响应能力，同时提高了精度。
将时间t的推理状态定义为，其中表示历史信息聚合，代表上下文嵌入向量，决策过程被建模为一个随机系统：
这里，是将状态映射到动作空间A（检索、生成、验证等）上的概率分布的策略函数，而表示与动作a对应的状态转移函数。系统的非马尔可夫性质源于对完整历史轨迹的依赖，通过可扩展的动作空间A和策略参数的在线优化确保动态适应性。这个公式通过实现上下文敏感的状态更新，为复杂问题领域中的开放式推理过程奠定了理论基础。
基于推理启动模式，具有动态工作流的智能体RAG可以进一步分为三种不同类型：主动驱动、反思驱动和反馈驱动机制。大语言模型主动驱动的方法的特点是模型基于内部评估自主触发动作，通过类似于人类直觉决策的机制在没有外部干预的情况下执行操作。例如，当模型在当前推理过程中独立识别出证据支持不足时，它会主动生成检索请求以补充信息。反思驱动模式强调对推理过程的自我检查，通过对中间结果质量的定量评估动态启动后续操作（例如，当计算出的推理支持分数0.7超过预定义阈值0.6时触发动作），这模拟了专家系统的自我优化逻辑，使模型能够通过内省调整推理路径。反馈驱动机制结合了外部干预，使用独立模型或基于规则的系统对中间状态进行实时评分（例如，外部奖励模型为推理步骤分配2.5/5的分数），同时提供纠正建议，类似于导师指导模式，通过外部反馈信号持续校准推理工作流。
主动驱动推理的核心创新在于使大语言模型能够通过自我触发的预测机制完全控制推理过程。这种主动控制通过三个关键机制体现：（1）通过模型生成的特殊标记（如[Web-Search]）直接调用工具，无需外部干预；（2）基于实时知识差距或假设验证要求进行上下文感知决策；（3）基于马尔可夫决策过程（MDP）的动态路径优化。
形式上，推理过程可以建模为一个状态序列，其中每个状态封装了当前的推理上下文。在每个步骤t，大语言模型根据选择一个动作（检索，生成，终止），执行相应的操作（例如，文档检索或答案生成），并通过转移函数更新其状态，其中代表动作结果。这个MDP框架通过实时反馈实现动态路径调整，直到终止（=终止）并生成最终答案。
最近的进展显示出相较于传统RAG方法的显著改进。智能体推理框架通过动态工具调用实现了细粒度控制，消除了预定义的执行序列。DeepRAG通过基于MDP的模仿学习优化成本-准确性权衡，解决了传统系统中检索-生成脱节的问题。CoRAG引入了混合驱动机制，将大语言模型发起的子查询与外部策略控制相结合，提高了对复杂查询的容错能力。总体而言，这些方法实现了从固定管道到上下文敏感、自我优化推理架构的范式转变。
反思驱动机制是一种动态推理框架，通过模型内省实现对中间输出的迭代自我评估和修正。常见方法包括：（1）结合显式标记预测和隐式置信度评分的评估系统；（2）通过接地标记进行内容-文档一致性验证和通过效用标记进行答案有效性评估的自我监控能力；（3）根据上下文复杂性自动选择单跳或多跳推理路径的自适应路由机制。这个过程的数学形式可以表示为：
其中G表示对当前上下文进行操作的生成函数，E代表根据外部知识库D评估隐藏状态的评估函数，作为置信度映射函数，是决策阈值，作为分支选择器。
在像Self-RAG这样的实际实现中，该框架在生成候选响应的同时生成反思标记，计算段落相关性得分（）和事实支持指标（ISSUP），并在中使用标记概率的加权聚合，通过基于阈值的操作确定检索激活或生成修正。同时，Open-RAG结合了混合阈值机制和专家混合（Mixture-of-Experts）架构，通过非检索置信度评分（）强制执行反事实验证，在保持基础模型效率的同时，动态扩展复杂推理能力。ReaRAG利用知识引导的推理链结合外部知识源进行反思驱动推理。在每次迭代中，它通过“思考-行动-观察”范式调整推理路径，有效地防止错误传播并提高答案准确性。
该范式的创新在于将传统的顺序过程重构为条件马尔可夫决策过程，其中状态转移概率由模型自我评估结果动态确定。与主动的大语言模型驱动方法（例如，Toolformer的直接API调用）相比，反思驱动方法通过显式评估阶段（函数E）建立闭环控制，有效地降低了幻觉风险，同时保持计算效率。
反馈驱动的动态RAG系统通过外部信号对推理过程建立闭环控制，正式建模为部分可观测马尔可夫决策过程。系统状态通过迭代交互演变，包括当前查询表示、动态知识库和历史轨迹。初始状态为和，策略函数从操作空间A = {检索，推理，验证，回答，∅}生成动作。状态转移遵循，知识库更新为：
其中表示增量更新，表示指示函数。奖励函数通过以下方式驱动策略优化：
形成自适应控制环。在这个框架内出现了三种不同的反馈机制。
这些反馈机制通过统一的策略更新框架相互作用，外部反馈驱动的方法通过可解释的反馈信号实现对推理过程的可控优化，同时保持大语言模型的生成能力。总体而言，RAG的动态过程通过赋予模型推理过程中的自主性，不仅增强了对复杂任务的适应性，还为资源受限环境中的高效推理提供了新的解决方案。
基于前面的章节，本节系统地分析了RAG范式中推理的具体实现和优化策略。与现有主要关注后训练方法或孤立的大语言模型推理机制的综述不同，我们的分析专注于RAG与推理的协同集成，从结构角度审视它们的协同自适应实现。
将思维链（CoT）推理与大语言模型相结合是将RAG应用于复杂推理任务的关键。研究表明，思维链通过明确引导多步推理并动态整合外部知识，增强了RAG系统。例如，ActiveRAG使用“自我询问→知识同化→思维适应”链来对齐知识和推理：知识同化智能体通过关联和反思等操作将外部文档与大语言模型记忆合并，创建结构化知识。同时，推理适应智能体细化从自我询问中得出的推理链，以确保答案与检索到的知识一致，并解决推理差距。同样，Adaptive-RAG在思维链和检索之间交替进行，将多跳推理分解为实体定位和文档关联等步骤，根据先前结果优化检索和生成。
在知识和推理层面，O1-Embedder通过开放式长文本推理驱动RAG，通过问题分解等连贯思维过程扩展思维链，超越了固定触发器的限制。PlanRAG明确使用思维链生成可执行的多步计划，通过“计划-执行-反馈”闭环动态调整操作。尽管实现方式不同，但这些方法都具有思维链的两个优势：将复杂问题分解为清晰的中间步骤，并通过推理状态引导外部知识选择。研究表明，这些方法在多跳问答和知识密集型任务中优于传统RAG，增强了大语言模型的推理能力和对外部知识的适应性。
最近的进展还突出了特殊标记预测作为动态链接外部知识检索与多步推理的关键方法。通过将特定领域或动作的标记（例如，‘[Web-search]’，‘[Retrieve=Yes]’，‘’）嵌入到大语言模型的词汇表中，模型可以在文本生成过程中自主触发工具或进行自我反思。像Self-RAG和SmartRAG这样的框架使用专用标记（‘Retrieve’，‘ISREL’，‘[RETRIEVE]’）来管理检索激活、相关性检查和输出验证，将静态推理链转变为条件工作流。创新之处在于在生成序列中预测这些标记，将任务划分为检索启动、文档评估和知识基础阶段。
混合模型（如Open-RAG）将标记控制与专家混合（MoE）路由相结合，根据标记预测的推理稀疏激活专家。与传统的思维链或搜索树方法不同，特殊标记预测通过在标记序列中明确编码决策逻辑，提供了更精细的控制和可解释性，同时保持端到端训练。这种方法还通过实现上下文感知的按需工具使用，克服了预设检索计划的延迟和不灵活性。例如，R1-Searcher和Search-o1使用标记边界（如‘’）来协调检索暂停，并在知识集成后恢复生成。
总体而言，这些系统表明标记级预测不仅弥合了推理和检索之间的差距，还为工具增强的语言智能体创建了一个可扩展的框架，在保持生成流畅性的同时，实现了系统的外部知识集成和程序性推理。
最近搜索驱动推理的进展通过采用结构化搜索策略进行动态信息探索和结合外部知识的多步推理，显著改进了RAG框架。当前的方法主要遵循三种范式：基于树的搜索、蒙特卡罗树搜索（MCTS）和强化学习优化的策略网络。
总之，搜索驱动推理通过结构化策略将推理和检索结合起来，结合多路径探索、动态评估和自适应优化，为知识密集型任务提供可解释、高效的解决方案。未来的工作可能集中在混合范式（例如，集成MCTS和强化学习）和轻量级算法上，以平衡性能和计算效率。
图结构推理为RAG系统中的多跳推理提供了一种新颖的方法，它通过拓扑结构显式地对知识交互路径进行建模。目前的方法主要分为两类：面向查询流的搜索图（如FinSearch）和基于知识关联的扩展图（ToG - 2.0）。FinSearch构建了一个有向无环图（DAG），其中节点是原子子查询（如股票价格、财务报告），边捕获逻辑和时间依赖关系。预规划器将查询分解为子查询序列，使用图遍历控制信息流并在出现冲突时动态调整路径，在处理复杂逻辑方面大大超越了线性思维链方法。
ToG - 2.0通过将知识图谱与文档集成来实现多跳扩展，从初始实体开始，通过Edge函数迭代扩展相关实体和关系（如公司所有权链和技术依赖网络）。这个过程构建结构化的三元路径，同时检索和验证文档内容。通过调整宽度和深度参数，该方法模拟人类推理：在深入验证高置信度路径之前，广泛探索潜在关联。FRAG仅根据查询文本预测推理路径的跳数范围，动态调整检索策略，从而在无需额外微调或调用大语言模型的情况下提高检索质量，实现灵活高效的检索优化。FG - RAG通过上下文感知的实体扩展进一步扩大图检索中的实体覆盖范围，提供更丰富的背景信息。结合查询级别的细粒度摘要生成，FG - RAG将粗粒度的图信息转化为高度相关的详细内容，有效地提高了以查询为中心的摘要任务的性能。
尽管在设计上与基于工作流的方法不同，但ToG - 2.0与其他图结构方法具有关键优势：显式地对推理状态依赖进行建模，支持动态路径生成和优化，并实现检索和推理之间的闭环交互。这有效地克服了传统RAG在隐含关系推断和反事实分析方面的局限性，从而为知识推理建立了一个可解释的理论和实践框架。
RAG与推理的集成也可以通过整合外部求解器来实现，例如采用基于对齐导向的大语言模型检索方法（ARM）等专用求解器来处理推理组件。复杂问题的检索过程被表述为一个全局优化任务，利用混合整数规划（MIP）等外部求解器实现数据对象的结构对齐和联合优化。具体来说，ARM首先通过信息对齐模块将用户查询分解为与数据集中N - gram匹配的关键词，通过约束解码生成初始检索候选集。随后，在结构对齐阶段，MIP求解器根据预定义的目标函数对候选对象进行全局筛选，该目标函数最大化检索对象与查询的相关性以及它们之间的相互兼容性。这确保了所选对象不仅满足查询的要求，还通过实体或表间链接形成连贯的信息链。最后，大语言模型的自我验证机制与基于束搜索的聚合策略相结合，动态地优化和整合多个候选集，最终生成既满足语义匹配又符合数据结构组织的检索集合。
在上一章中，我们重点介绍了几种将推理与RAG集成的方法。本章将注意力转向如何增强推理能力，具体包括基于提示的、基于调优的和基于强化学习的策略。
基于提示的优化是通过精心设计的自然语言提示来提高RAG和推理系统性能的关键方法。这些提示将复杂的推理任务分解为可管理的步骤，并在生成过程中引导大语言模型遵循特定的逻辑结构。其主要优点是仅通过提示设计就可以实现对推理流程的控制，无需参数微调或强化学习，在增强任务特定结果的同时保留模型的泛化能力。
这种方法具有三个主要特征。第一，任务结构化：提示通过零样本或模板化设计明确分解和控制推理链。像Co - STORM和WriteHere等技术使用角色分配、阶段划分和特定操作指令来引导多步推理，如提案生成、知识检索、细化和验证，通过清晰呈现中间步骤提高可解释性。
第二，通过标准化输出和减少幻觉来提高结果可靠性。策略包括要求引用检索结果、强制执行特定输出格式，以及基于检索到的知识进行反思和校准。像FinSearch和ActiveRAG等系统通过提示纳入时间加权、去重和领域规则，增强了一致性和逻辑连贯性，特别是在复杂领域中。
第三，交互式适应性允许动态提示调整。特殊标记（例如）使模型能够根据中间结果实时触发工具或修改查询。像智能体推理和PlanRAG等方法使用上下文敏感提示和反馈循环动态优化推理路径，在多跳任务中保持连贯性和准确性，在复杂、不断变化的场景中优于传统RAG方法。
总之，基于提示的优化通过强调任务结构化、结果标准化和交互式适应性，为增强RAG +推理提供了一种高效、灵活和可靠的方法。其非侵入性和广泛适用性的设计使其成为优化大语言模型推理的主流策略，并为未来结合微调与强化学习的混合方法奠定了基础。通过语义结构、动态反馈和符号约束系统地优化推理而不改变模型参数，该范式有效地管理了任务分解和知识集成等宏观控制，同时解决了生成一致性、逻辑连贯性和外部知识对齐等关键挑战。这使得基于提示的优化成为复杂推理任务的轻量级但强大的解决方案。
基于调优的方法通过优化模型参数，将检索增强的思维链机制内化到大语言模型中，从而改进RAG与推理的集成。当前的研究主要针对三个目标：检索路径优化、结构化生成增强以及与外部模块的协同训练。
对于检索路径优化，像CoRAG和DeepRAG等方法通过全参数微调与多任务学习构建端到端的多步推理框架。CoRAG将单步问答数据集扩展为检索 - 推理链，并联合训练子查询生成、中间答案预测和最终合成等任务。这提高了模型分解复杂问题（如多实体关系推理）的能力，并动态调整检索策略（如查询重写、错误纠正）。DeepRAG将模仿学习与对比学习和二叉树搜索相结合，创建高效的检索路径，使用DPO风格的对比损失在保持准确性的同时减少冗余检索。
为了改进结构化生成，MCTS - KBQA和Self - RAG对模型进行微调以实现精确的特殊标记生成。MCTS - KBQA使用监督微调使大语言模型输出符合知识图谱协议（如SPARQL）的指令，将推理建模为可执行的工具调用序列。Self - RAG通过扩展词汇表并训练模型生成如检索触发器和相关性标记等反思标记，增强自我监督生成控制，保持流畅性并减少事实错误。此外，O1 - Embedder和Open - RAG通过混合微调对齐语义空间：O1 - Embedder将生成式和对比训练与特殊标记相结合，分离生成和嵌入任务，增强多跳语义理解；Open - RAG使用QLoRA量化微调与专家混合（MoE）模块使网络专门用于单跳或多跳推理。
在与外部模块的协同优化方面，AdaptiveRAG和CR - Planner应用参数隔离来平衡通用性和适应性。AdaptiveRAG微调一个轻量级分类器以动态选择检索策略。CR - Planner引入一个使用MCTS轨迹数据上的对比损失训练的批评模型，评估推理动作的长期价值，在数学推理等任务中优先选择高效解决方案。
总之，这些调优策略重构参数空间，有效地内化检索 - 推理交互，增强模型解决复杂问题的能力，同时确保计算效率和跨领域的广泛适用性。
如表1所示，强化学习（RL）最近在现代推理模型中处理长链推理以及优化结合推理的RAG任务方面发挥了关键作用。这些进展的核心是使用动态奖励机制，引导大语言模型自适应地平衡知识检索和逻辑推理。强化学习的优化目标通常分为两类：基于结果的奖励建模（ORM）和基于过程的奖励建模（PRM），一些混合方法将两者结合，以平衡全局目标和局部优化。
- PPO风格的裁剪目标 - KL正则化 | ||||||
- KL散度惩罚 | ||||||
- 答案F1（与地面真实值相比） - 格式合规性检查 | - 组优势归一化（G = 5） - KL惩罚 | |||||
- 格式合规性 - 搜索多样性 - 块匹配 - 重试行为 - 策略合规性 | - 注入噪声的稳健性训练 - KL约束 | |||||
- 过多子问题 - 文档ID错误 - 答案冗长 | - 余弦学习率调度 | |||||
- 偏好差距最大化 | ||||||
2. F1分数 + 格式惩罚 | - 检索掩码损失 | |||||
- 逐步策略模型分数 - 最终奖励模型分数 | - Q值反向传播 | |||||
- Recall@k/NDCG - 语法有效性 | - 分布式HybridFlow | |||||
- 上下文蒸馏 | ||||||
- 答案的EM + F1 - 检索的成本惩罚 | - PPO更新 | |||||
- KTO损失 | ||||||
：答案正确性 ：总检索成本 | - PPO式校准 | |||||
- 充分性 - 实用性 - 冗余性 | - PRM引导的选择 | |||||
- 逐步正确性 - 全局影响 | - 成对排名损失 |
基于结果的奖励建模范式主要关注最终输出的质量及其符合标准的程度。例如，R1 - Searcher采用两阶段的Reinforce++训练，第一阶段的奖励取决于正确的检索调用和特殊标记生成，而第二阶段直接优化答案的F1分数。这鼓励模型开发最大化知识整合的策略，减少幻觉，并在多跳问答中比传统RAG方法更准确。同样，KBQA - O1使用带有策略网络的MCTS来寻找候选推理路径，并使用奖励模型评估逻辑一致性，有效地在知识库问答中平衡探索和利用。
相反，基于过程的奖励建模强调对中间推理步骤的详细监督。LeReT使用恒等策略优化（IPO）算法，通过奖励检索文档的平均精度（AP）来优化查询质量，提高检索召回率和整体多跳任务性能。ReARTeR通过步级二元奖励模型扩展了这一方法，结合蒙特卡罗评分和时间差分（TD）方法主动评估推理路径，减少逻辑错误和冗余检索，并在如HotpotQA等基准测试中提高准确性。
此外，受DeepSeek - R1的影响，GRPO也逐渐应用于结合RAG和推理的场景中。GRPO是近端策略优化（PPO）强化学习算法的变体，它放弃了评论家模型，而是从组分数中估计基线，显著减少了训练资源。例如，ReZero使用GRPO为大语言模型引入“重试”机制，通过奖励重试搜索查询，激励大语言模型在初始搜索失败后继续尝试。这种机制模拟了人类在信息检索中“如果一开始不成功，就再试一次”的策略。PORAG基于GRPO，通过双重奖励机制（检索保真度和响应质量）直接优化检索质量、上下文相关性和生成连贯性。
混合方法通过复合奖励将基于结果的奖励建模和基于过程的奖励建模结合起来，对最终结果和中间步骤进行优化。SmartRAG应用近端策略优化（PPO），将答案级别的F1奖励与过多检索的惩罚相结合，平衡知识完整性和效率。RAG - Gym通过多维过程奖励（充分性、实用性、冗余性）和对比损失、Best - of - N采样等技术进一步推进，促进高效的搜索决策，甚至在零样本情况下也是如此。这些混合策略在维持复杂任务准确性的同时，显著降低了检索成本。
此外，我们还可以观察到，在当前基于强化学习的方法中，学术界更倾向于使用小规模大语言模型（<8B）进行探索，其中Qwen和Llama系列应用最为广泛。总体而言，强化学习为整合RAG和推理提供了一个灵活、可扩展的框架。基于结果的奖励建模引导发现全局最优策略，基于过程的奖励建模通过局部细化增强推理稳健性，它们的结合解决了模块化系统的局限性。未来的工作可以探索多智能体环境中的协作奖励、基于世界模型的离线强化学习以及开放域应用中的分层奖励分解。
虽然前面的章节主要关注RAG与推理相结合的方法和进展，但本章将重点转向任务和评估。我们全面概述和分析了现有的任务、数据集、它们的当前状态以及新兴趋势。通过回顾这些资源，我们突出了当前评估方法在该领域的差距和局限性。本章还探讨了评估框架中的关键挑战，识别出缺点并提出了潜在的改进方向。
在RAG系统的评估中，知识密集型问答（QA）仍然是主要关注点（图7）。随着大语言模型在语义理解和推理方面的改进，基准测试已经扩展到涵盖从简单事实检索到复杂多步推理的任务。然而，由于评估检索 - 生成连贯性以及对动态知识库的适应性这双重挑战，专门为RAG设计的评估方法滞后。例如，多跳问答需要通过多阶段检索整合分散的知识，同时验证答案与检索路径之间的逻辑一致性。与纯粹的生成任务相比，这种复杂性增加了数据集构建成本，使得研究主要集中在知识密集型问答的子类别上，如开放域问答、知识库问答和多跳问答。
常用的数据集包括用于单跳事实查询的自然问题（NQ）、用于多跳问答的HotpotQA、2WikiMultiHopQA和Musique。这些基准测试大多基于维基百科，无法反映现实场景中RAG的需求和相应的复杂性。一些努力扩展了评估边界，如CRUD - RAG的操作指标和DomainRAG的特定领域评估，但高昂的成本和指标与任务的相互依赖性限制了进展。因此，知识密集型问答仍然是测试RAG稳健性和实用性的核心，突出了一个关键瓶颈：需要创新的框架来平衡检索灵活性和受控生成，以支持像智能体RAG这样的新发展。总体而言，许多评估基准落后于RAG +推理的快速进展，特别是随着大语言模型变得更强大。具体来说，当前RAG的评估面临以下挑战：
这种新出现的情况需要创建新一代的评估框架来解决这些缺点。这样的框架不仅必须确保检索的适应性和生成的可控性，还应整合中间推理评估和效率指标，为开发更强大、更高效的RAG系统以适应各种现实应用铺平道路。
最近，将RAG与推理相结合显著提高了模型处理更现实、更具挑战性任务的能力，也提高了评估方法的标准。本小节探讨了评估它们综合优势的新兴任务，相关任务和数据集如表2所示。这里的“新兴”并非指全新的任务，而是指那些具有前所未有的复杂性和要求的任务。这些任务包括需要多层信息集成和推理的深度研究任务；针对高级场景推理的博士（专家）级复杂推理任务；以及关键的特定领域决策支持任务，如医学诊断和法律分析。此类任务不仅需要外部知识检索，还需要逻辑一致性、连贯性和推理深度。
从RAG与推理集成的角度来看，深度研究任务是复杂下游应用的典型例子。它们要求模型处理开放式检索，生成长篇结构化文本，并通过深度推理整合多源信息。本节分析了它们的关键特征、评估数据集和指标。
深度研究任务的核心使命是解决复杂的信息查询。这些任务具有几个关键属性：
为确保深度研究任务的多样性和复杂性，其评估依赖于来自多个领域的数据集。几个值得注意的例子包括：
目前的DeepResearch评估系统面临着专门测试任务稀缺和评估复杂长篇报告困难的双重挑战：一方面，现有的基准测试仅涵盖基本能力，在商业分析和政策评估等专业场景中缺乏系统的评估标准；另一方面，长篇报告的多模态集成、逻辑链验证和领域适应性测试对传统评估方法构成了技术瓶颈，需要开发集成逻辑图、动态场景模拟和领域知识库的新评估工具。
未来，评估系统将演变为一个多维框架，包括构建涵盖基本能力、推理水平和应用价值的三级指标矩阵。克服这些评估瓶颈既需要技术创新，也需要联合标准制定工作。这不仅关系到智能研究工具的可靠性验证，还关系到研究评估范式和工业应用边界的重塑。
总之，深度研究任务位于RAG和推理框架内，体现了复杂的问题解决场景，结合了动态交互性、多源信息集成、专家级准确性、多模态推理和多约束处理。未来的研究可以探索优化这些任务的工作流程，促进能够更高效、精确地解决开放式、高风险问题的进展。
RAG与先进推理的集成对于处理专家级、复杂认知任务至关重要，尤其是在博士级别。这些任务包括竞争性编程、定理驱动的证明推理和跨学科知识检索，需要多层次的逻辑推理以及动态检索与特定领域知识的精确协调。博士级推理在三个维度上与标准评估不同：知识密集度、程序严谨性和领域特异性。知识密集度要求动态访问深入的专业知识，如分析动态规划的时间复杂度或应用代数拓扑定理，这些需求超出了一般语料库，需要特定领域的知识图谱和检索方法。程序严谨性涉及数学精确的多步证明，要求在符号操作、定理使用和反例反驳中保持逻辑一致性，如在国际数学竞赛中所见。领域特异性反映了定制的推理方法，例如在并发编程中处理同步问题或在量子场论中使用张量微积分。
此类任务的评估系统本质上是多层次和多模态的。USACO基准为编程推理提供了分级难度量表，测试正确性和算法约束（如时间复杂度）。TheoremQA-Math将形式化的数学问题与定理库联系起来，要求定理应用与计算之间具有可验证的映射。跨学科数据集，如StackBio和StackEcon，评估模型从密集、领域丰富的文档中提取关键知识的能力，是面向领域的检索准确性的有力测试。
现代评估超越了传统的端到端测试，结合了过程和结果验证。像CR-Planner这样的框架使用双模型——一个子目标评论家对推理链进行评分，一个执行评论家评估检索——实现细粒度的步骤监控。例如，在动态编程中，制定状态转移和检索边界条件等关键步骤会收到有针对性的反馈。同样，Search-O1通过跟踪不确定性指标（如试探性语言）来量化知识完整性，测量置信度和准确性。结果验证在编程中保持严格的正确性基准，并在开放域科学问答中结合F1分数等指标与专家评审，以确保对特定领域术语的精确理解。
RAG的最新进展为专业领域中更复杂的任务提供了新颖的解决方案。这些下游任务超越了传统问答模型仅依赖简单检索-生成模式的局限性，涉及实时信息获取、领域专业知识整合和动态决策支持等挑战。这些任务的性质可以从三个相互关联的维度进行描述：（1）时间动态性，强调数据和推理环境的快速变化；（2）领域特异性，关注行业知识和结构化数据的深度集成；（3）推理链复杂性，反映了对多阶段推理和查询细粒度分解的要求。
为了严格评估此类系统，提出了创新的基准测试方法。例如，FinSearchBench24数据集涵盖了五个月的市场数据变化，整合了股票、政策和工业部门的多变量交互，并包含超过1500个选择题，从而超越了传统静态基准的限制。评估采用分层定量方法：基础层测量模型准确性和响应延迟；中间层评估信息相关性的时间敏感性以及检索机制对推理结果的贡献；高级层采用消融研究突出动态时间衰减下的性能差异。这种多方面的评估不仅区分了表面的检索能力，还严格测量了推理质量与时间上下文之间的协同作用，为复杂领域系统的长期稳定性和预测准确性提供了理论和实践基础。
实验结果进一步表明，建立具有时间加权函数的长期评估协议对于适应现实动态环境至关重要。当将相关性窗口从72小时扩展到168小时时，决策准确性的非线性下降强调了在评估框架中考虑时间衰减的重要性。未来的工作应将这些评估协议扩展到医疗诊断和法律咨询等高风险领域，在这些领域中，可解释性指标的标准化将关键支持RAG+推理系统向稳健、可信的决策辅助平台发展。
RAG+推理框架在专业任务中的扩展催生了两个互补的研究范式：决策优化和主动检索。在决策优化类别中，系统必须利用异构结构化数据、规则库和目标函数来制定最优策略。像PlanRAG这样的代表性系统将决策问答（Decision QA）任务形式化，针对企业级场景，包括供应链优化、工业资源分配和市场价格调控。这些任务需要规划多模态推理路径，模型在其中迭代地从关系数据库和图数据库中检索数据，整合复杂的商业规则，并通过重新规划机制迭代地优化决策路径。为了评估这种能力，决策问答（DQA）基准创建了源自策略游戏经济系统的双数据库版本（MySQL和Neo4j），评估跨结构的泛化能力。评估由一个三层框架组成：核心层测量答案准确性；中间层诊断错误类型以识别系统瓶颈；基础层关注检索效率和重新规划频率的影响。这种结构化评估框架不仅跟踪性能，还为系统改进提供了可操作的见解。
相反，主动检索评估解决了在复杂多模态上下文中动态确定何时以及如何调用检索的挑战。与僵化的传统RAG系统不同，UAR应用轻量级分类器进行快速、准确的触发，提高了在时间敏感或创造性任务中的性能。在AR-Bench上进行测试时，它将二进制触发准确性与GPT评估、精确匹配和人工评审相结合，提高了在不同上下文中的适应性。
这些评估范式的新兴趋势表明，从静态、基于规则的框架向动态系统模拟转变，如DQA使用游戏引擎生成的数据集来模拟现实环境。同样，主动检索任务从简单的检索触发决策向协作多标准决策发展。评估方法也同时从单一性能指标向包含核心有效性、诊断错误分布和经济成本度量的多维矩阵演变。
将推理集成到RAG系统中既不容易，也并非完全有利。最近的趋势夸大了其优势，同时忽视了成本和风险。性能与成本之间的这种权衡至关重要。本节探讨了将推理添加到RAG系统中所涉及的费用和误用风险。如图8所示，从大语言模型到RAG，再到RAG+推理的转变会产生不可避免的“隐性成本”。尽管这些成本常常被性能提升所掩盖，但在评估这些方法的整体实用性和效率时，它们至关重要。
图8：从大语言模型到RAG，再到RAG+推理，性能提升伴随着额外成本
从大语言模型到RAG的转变，是从简单性向增强知识处理能力的转变，通过整合外部信息来实现。基本的大语言模型提供直接、高效的答案，具有低延迟和低令牌使用量，但仅限于预训练知识，限制了对复杂或最新查询的处理能力。RAG通过添加向量数据库进行外部检索克服了这一限制，极大地扩展了响应范围和可靠性。然而，这需要大量的数据处理、存储，并由于数据分块、编码、索引和检索开销而引入更高的延迟和令牌成本。
从RAG到RAG+推理的进步增加了多步推理能力，使系统能够通过复杂推理处理复杂任务、做出自主决策，并提供更具上下文感知的响应。但这是以增加延迟、令牌消耗、处理需求以及系统集成和维护的复杂性为代价的。推理层的自主性还带来了不透明性、不可预测性以及更高的安全和可靠性风险。这些挑战凸显了在实际应用中采用RAG+推理时，仔细平衡有效性与成本的必要性。
图9展示了结合RAG和推理的典型工作，显示了检索和推理需求以及令牌消耗。虽然将动态知识检索与多步推理相结合在更复杂的任务中显著提高了准确性，但在研究和实践中，由此产生的系统成本往往被低估。这些成本呈非线性增长，在实际应用中造成了严重的效率瓶颈。有效性与效率之间的权衡源于RAG+推理的架构：多阶段任务解耦、动态路径规划和中间状态保存。这些特性提高了推理质量，但引发了计算资源、令牌使用的级联增加，并降低了检索效率。本节从资源使用、令牌消耗和检索效率的角度探讨这些隐含的权衡。
图9：检索和推理需求的成本象限图
RAG+推理框架将检索和推理分离为多个阶段，导致计算需求呈非线性增长。动态推理链方法在每次推理中执行多个大语言模型生成和检索操作，其复杂性远远超过基线模型。固定长度的推理链触发重复的检索和生成调用，随着任务复杂性的增加，资源需求也随之增加。更先进的技术，如MCTS引导的方法，增加了候选路径生成和评估的轮次，与线性方法相比，进一步增加了GPU上的运行时间和内存使用。即使是更简单的多步规划任务，由于额外的图构建和分析，也比单阶段检索模型产生更高的开销。虽然这种资源密集度提高了推理准确性，但在有限资源下，随着模型大小、检索链长度和任务复杂性的增加，计算成本超线性增长，带来了严重的可扩展性挑战。
多步推理框架通过思维链、检索文档和验证反馈等迭代中间过程，本质上会导致显著的令牌膨胀。主动学习设置整合多个中间结果——检索文档、反事实、多轮验证——导致令牌使用远远超出典型限制。基于链的检索也会由于详尽的候选路径探索而产生令牌膨胀。在需要深度推理链的任务中，迭代推理路径选择、扩展和评估会增加大量的令牌开销，涉及广泛的序列生成和评估。令牌使用随着任务复杂性呈指数增长，并且在中间推理倾向于深度或广度时进一步增加。这种膨胀增加了API成本和内存需求，特别是在如DeepResearch这样的长文本生成中。
动态检索提高了知识精度，但随着任务复杂性的增加，效率会逐渐降低。自适应方法在简单任务中减少了检索次数，但在复杂任务中仍然需要多次迭代，与标准RAG相比增加了显著的开销。检索质量与频率之间的权衡进一步限制了效率。高精度检索方法会带来沉重的计算和时间成本，抵消了其效率优势。即使是先进的检索触发优化也无法完全消除这种开销，因为额外的训练和部署成本。这种自然的效率上限凸显了在平衡检索准确性和资源使用方面持续存在的挑战，特别是在大型、复杂的任务中。
在这种背景下，开发细粒度的成本模型成为平衡有效性和效率的必要前提。现有的评估指标通常依赖于单任务性能指标（如精确匹配或F1）或粗粒度的运行时统计信息，缺乏对计算资源、令牌流和检索开销进行联合建模的全面性。因此，它们无法量化推理机制中的真正权衡。例如，虽然多跳推理可能会提高任务准确性，但相对于基线方法，这些改进通常会被令牌消耗和延迟的指数增长所抵消。一个细粒度的成本模型将使研究人员和从业者能够更准确地评估以推理为中心的框架的实际好处，同时解决计算成本与任务性能之间未充分探索的相互作用。
在开发深度思维模型的过程中，“过度推理”对系统效率和可靠性构成关键风险，并且在与RAG结合后，这个问题会进一步放大。它表现为冗余的推理步骤、对已知结论的过度验证或不必要的广泛检索范围，浪费计算资源、增加错误传播并降低性能。例如，在金融风险评估中，结合RAG的大语言模型可能会检索多个相似的市场报告，并反复验证相同的经济指标，而不是专注于核心风险，导致决策延迟。这源于推理与检索之间的不平衡：在访问外部知识后，模型可能会进入“自我验证循环”，反复解析重叠或矛盾的文档。生成模块为了寻求可靠性，可能会触发进一步的检索，创建一个反馈循环，加剧效率低下的问题。在医疗诊断等实时系统中，这个问题至关重要，因为过度检索不相关的文献可能会延迟紧急决策。
案例研究展示了过度推理的影响。在法律文件解释中，早期的推理错误可能会通过检索-生成循环放大，导致沿着错误路径进行检索，并产生不合逻辑的结论。这种错误传播在Search-o1等系统中很明显，其中有缺陷的信息提取会误导后续推理。在工业设备手册解释中，对高度相似的文档进行过度扩展的推理可能会掩盖关键参数差异，增加程序错误的风险。这些例子表明，过度推理不仅阻碍了知识整合，还在实际应用中造成了安全隐患。
为了减轻这些风险，研究人员提出了多种优化框架。ReaRAG限制推理链的长度，并引入自我反思机制来修剪无效分支。一种简单有效的方法是使用两阶段过滤过程，首先通过元数据缩小文档范围，然后验证片段的相关性，减少冗余信息，例如，仅检索相关的法律条款而不是整个法规文本。DeepSeek R1应用强化学习和蒸馏技术来惩罚冗余步骤，在数学证明中减少了超过40%的重复公式验证。这些方法将开放式推理转变为可控的、目标导向的过程，使用注意力权重分析等方法来衡量信息增益，或使用置信度函数来评估推理路径。
当前的研究在约束和模型创造力之间寻求平衡。知识图谱引导的推理在临床试验中进行测试，以优先考虑关键医学特征，而不是详尽地检索文献。因果推理模型旨在打破错误链，例如，在金融预测中，因果图将推理限制在逻辑相关的宏观经济联系上。自适应停止策略在客户服务中调整推理深度，简单查询使用预设模板，复杂问题则激活多跳推理。这些进展重塑了检索增强推理，核心挑战是开发评估框架，避免因过度约束导致的 “认知停滞” 和因控制不足导致的 “认知过载”。
未来的进展将把认知科学与计算建模相结合。通过模仿人类的 “直觉 - 验证” 决策过程，大语言模型可以在快速响应和深度推理之间无缝切换。在工业故障诊断等高风险领域，这种混合模型可以在初始检索后迅速提出应急计划，同时通过更深入的分析来验证其有效性。这种分层方法降低了过度推理的风险，为大语言模型在关键行业的应用提供了安全、可控的途径。
RAG与推理的结合并非一刀切的解决方案，它需要仔细评估每个场景的独特需求。作为一个快速发展且相对较新的领域，实际应用仍然有限，因此难以定义最佳实践。本章提取并总结了典型RAG+推理应用领域的关键特征，并根据这些特征为系统设计提供了实用指南。它提供了关于如何利用RAG与推理优势的建议，突出了重点、应避免的陷阱以及当前的机会（图10）。目的是促进该技术在各种复杂现实环境中的更广泛应用和有效使用。
图10：RAG与推理协同的实践指南
如图10左侧所示，我们基于RAG的三个核心阶段——查询、检索和生成，开发了一个七维特征系统，以系统地分析不同行业面临的挑战和适应需求。查询阶段强调意图理解的复杂性和对高级推理的需求，认识到不同行业在查询抽象和特异性方面存在差异；有些行业需要快速捕捉隐含的、深层次的意图，而有些则需要复杂的推理。在理解和推理过程中有效保留原始语义含义是提高RAG性能的关键。检索阶段侧重于系统对多样且动态的知识源的适应性，这些知识源从丰富的多领域数据到快速更新的信息不等；频繁的更新和碎片化的知识带来了挑战，需要有效的整合以确保对生成阶段的持续支持。生成阶段要求高质量的输出，对幻觉有严格的控制——这在医疗和法律等敏感领域尤为关键——同时对实时或延迟响应有不同的延迟要求。此阶段的可解释性和可追溯性对于系统的可信度至关重要，并作为关键的评估指标。这个全面的框架揭示了技术瓶颈并指导改进，应用于分析四个代表性领域：金融、医疗、法律和个人助理。
在金融领域，用户查询通常集中在投资决策和风险预测等结构化需求上。虽然意图理解的复杂性适中，但系统必须在快速变化的市场条件下进行高级推理，严重依赖外部知识和频繁更新。例如，投资组合回报预测整合了时间序列分析、政策解读和跨市场推理。检索需要处理多样的数据来源——实时市场数据、年度报告和监管文件——更新周期通常以分钟为单位。在生成阶段，严格的延迟和幻觉控制至关重要，因为输出必须包括具有完整数据可追溯性的决策建议。例如，投资研究报告需要注释关键指标、其数据来源和计算逻辑，以确保透明度和符合监管要求。高延迟控制和强大的可追溯性对于维持透明度和遵守金融法规至关重要。
医疗查询涉及复杂的医学语义解析，通常包含模糊术语或不完整的症状。例如，“持续胸痛伴呼吸急促” 需要跨心脏病学、肺病学和急诊医学进行多跳推理。检索必须整合电子健康记录、医学影像和最新的临床指南。在生成阶段，对幻觉的容忍度极低——药物剂量或治疗方案的错误可能导致医疗事故。因此，准确性、及时性和可解释性至关重要，每个决策步骤都必须可追溯和可验证。
法律咨询通常需要解释法规并引用案例，在精确的法律术语和自然语言细微差别之间取得平衡。检索依赖于结构化、更新不频繁的来源，如案例法数据库和地方法规。生成要求准确性——例如，起草合同条款必须精确引用具体法规（如《民法典》第472条）直至段落级别，以实现可追溯性。可解释性至关重要，可追溯性通常要求高于95%，并且避免使用概率性语言以符合严格的司法文件标准。
该领域具有多样化、动态的用户需求，包括日程管理、实时导航和开放域对话。通过上下文感知准确消除意图歧义至关重要。检索整合了碎片化的来源，如用户行为日志、地理位置和社交媒体。生成延迟各不相同：天气更新需要亚秒级响应，而旅行规划可以容忍5秒以上的延迟。对幻觉的容忍度取决于上下文——创意输出在食谱方面是可以接受的，但在航班信息方面则要求完全准确，这就需要RAG系统进行自适应验证。虽然意图复杂性低于医疗或法律领域，但该领域的交互多样性要求严重依赖外部知识，并动态平衡延迟和准确性。
基于上述领域特征，我们进一步确定了六种常见场景，并为每种场景推导了技术适应原则。本节概述了关键优化策略（注意事项）和禁忌（避免事项），以指导RAG与推理的协同设计。
对于需要多步逻辑分解和结构化知识依赖的场景，如投资组合回报预测，应采用思维链（CoT）任务分解和知识图谱（KG）驱动的图推理方法。复杂问题应分解为可验证的子任务，如将市场趋势分析与政策影响评估相结合，同时利用知识图谱约束确保逻辑完整性和可审计性。必须纳入时间验证层，以交叉检查动态知识库中对时间戳敏感信息（如实时市场数据或新出现的监管政策）的一致性。应避免排除基于检索的显著特征验证的方法，因为这可能导致由于缺乏结构化知识锚点（如财务报表中的关键指标）而产生推理偏差。此外，大语言模型的推理空间应限制在特定领域的知识框架内，以防止无关或无效的推导。
对于需求快速变化和用户偏好多变的场景，如个人助理服务中的行程规划和多模态交互，建议采用基于提示工程的动态适应机制。通过将碎片化的知识单元（如用户行为历史和实时交通更新）与语义模板动态关联，并采用启发式规则进行搜索空间修剪（如优先考虑过去24小时内本地更新的信息），系统可以在上下文适应性和响应速度之间取得平衡。应避免基于模型微调或强化学习（RLHF/DPO）的策略更新，因为其迭代周期长且计算开销大，无法满足实时响应要求，如对最后一刻目的地变化的毫秒级反应时间。检索系统内应实施轻量级缓存架构，优先存储频繁访问的知识片段，如热门旅游景点的开放时间，以实现动态性和稳定性之间的平衡。
在需要单一、可靠结论的场景中，如医疗领域的临床诊断生成，应建立多层次确定性保证系统。时间验证层可以过滤掉过时的知识（如不再批准的疗法），而领域敏感的检索模块触发符合最新临床指南（如最新版《国际疾病分类》中编纂的指南）的预定义决策规则。知识图谱路径约束应将推理过程限制在医学逻辑内经过验证的因果链接上（如将症状模式与实验室测试结果在经过证实的诊断路径中联系起来），从而最大限度地减少偏离标准协议的可能性。应严格禁止生成替代假设的概率探索策略（如对非典型肺炎的推测性鉴别诊断），以避免临床误诊。此外，应避免将决策权委托给外部分类模型，以保持决策流程的端到端可解释性和明确的因果关系。
在对响应延迟高度敏感的任务中，如金融领域的实时风险预警和交易决策，应采用启发式规则，将频繁查询的知识单元（如波动率指数和流动性指标）的索引优先置于搜索层次结构的顶部。定向检索扩展策略，即预加载潜在相关信息（如与基础资产相关的衍生工具的合同条款），可以进一步减少多轮交互中的延迟。蒙特卡罗树搜索（MCTS）和其他基于采样的算法不适合此类场景，因为分支扩展会导致计算复杂度过高，在严格的时间约束（如毫秒级）内不可行。同样，调用复杂的数学求解器（如随机微分方程的数值解）可能会引入不可控的延迟，应替换为轻量级的基于规则的机制（如基于历史波动率范围的阈值触发机制）。
对于对错误容忍度极低的场景，如法律领域的合同条款生成和司法解释引用，必须采用双层防御机制。预操作审查层应验证生成内容是否符合法定标准（如确保责任条款与《民法典》第577条一致），而可靠性验证层应跨多个来源进行交叉引用验证（如使最高法院的先例与地方法院的指导方针保持一致），以解决潜在冲突。检索系统必须包括版本控制模块，以跟踪和更新法律参考（如自动标记已废除的地方法规）。应避免使用无约束的基于强化学习的文本生成方法，因为其探索性可能会违反法律文档的规范要求（如生成未经司法解释支持的推定责任条款）。所有决策行动必须通过确定性规则引擎进行过滤，以排除不可接受的输出，并且系统绝不应在没有监督的情况下自主执行决策行动，如生成具有法律约束力的仲裁通知。
在涉及多种可能轨迹的探索任务中，如医学中的鉴别诊断和治疗路径优化，加权排名搜索算法应平衡搜索深度和广度。知识图谱拓扑结构可以指导优先级排序（如急性冠状动脉综合征的标准治疗程序），而蒙特卡罗树搜索可以扩展到不常见的鉴别路径（如罕见的遗传代谢紊乱）。应设计动态修剪阈值函数（如根据患者病史调整鉴别诊断范围），以实时消除低置信度假设，从而控制计算规模。应避免对所有潜在路径进行暴力搜索（如对非特异性症状同时测试数百种病原体），以防止计算规模呈指数级增长。在检索过程中仔细处理特定标记触发器（如避免“发烧”与无关的肿瘤热研究之间的错误关联）对于维持诊断推理的逻辑连贯性至关重要。
基于上一节对当前技术注意事项的分析，仍有许多具有重要学术价值和应用潜力的方向尚未得到充分探索。本节从数据与索引、模型与方法、应用服务三个维度系统地讨论了几个有前景的机会点。
本章基于当前研究总结了技术进步的四个主要趋势，旨在阐明并指引RAG未来可能的发展方向。
近期发展显示，RAG系统与基于图的方法之间的协同作用日益增强。图结构的内在优势，如明确的逻辑关系和知识索引，为解决RAG系统在全局推理、动态数据管理和个性化服务方面的挑战带来了新范式。
多模型协作已成为提升RAG系统处理任务复杂性和领域适应性的关键策略。通过整合不同模型的优势，这种方法实现了性能优化。例如，CR-Planner将通用生成模型（如GPT-4）与领域特定的评论家模型（如Llama-3-8B）相结合。这个混合系统动态协调子目标规划和执行评估，利用蒙特卡罗树搜索生成高质量的训练数据。类似地，UAR采用意图感知和知识需求分类器动态触发检索，将轻量级分类任务与大语言模型资源密集型的解码操作解耦。此外，Adaptive-RAG部署小复杂度分类器将查询路由到不同级别的处理策略，为简单查询平衡响应速度，为复杂查询提供深度推理。这些策略形成了一个封闭的“生成-评估”循环，利用模型间的互补优势，提高了准确性和计算效率。
语言模型思维链（CoT）能力的提升，加上视觉、音频等多模态信息的融合，为多模态推理开辟了新途径。这种趋势在新兴应用中尤为明显，如智能体协作、多模态指令遵循和复杂任务规划。
强化学习（RL）在优化RAG系统方面展现出巨大潜力，特别是在处理复杂任务和动态环境时。
随着RAG系统在各个领域的应用不断扩展，这些未来趋势将推动其向更智能、更高效和更可靠的方向发展。通过与图结构的集成、多模型和多模态协作以及强化学习优化，RAG系统将能够处理更复杂的任务，满足不同领域的需求。
本文对检索增强生成（RAG）与推理的协同进行了全面系统的综述。我们首先明确了RAG背景下“推理”的定义，将其与简单的推断区分开来，强调了推理的多步性、知识生成性和目标导向性。
在此基础上，我们构建了一个多维分类体系，涵盖了协同目的、协同范式和协同实现三个层面。在协同目的方面，我们分析了推理增强检索和检索增强推理的具体优势，以及它们如何弥补传统RAG系统和大语言模型的不足。在协同范式上，我们详细阐述了预定义工作流和动态工作流的特点和应用场景，展示了从固定架构到自适应架构的发展趋势。在协同实现部分，我们探讨了多种推理过程，如大语言模型思维链、特殊标记预测、搜索驱动推理、基于图的推理和外部求解器等，以及基于提示、调优和强化学习的推理优化策略。
我们还研究了RAG +推理在下游任务中的应用和评估，包括知识密集型任务、深度研究、博士级复杂推理等。我们分析了当前评估方法的挑战和局限性，如挑战性有限、缺乏特异性、任务单一性和评估维度不足等，并提出了相应的改进方向。
此外，我们讨论了将推理集成到RAG系统中所带来的成本与风险，包括计算资源的非线性增长、隐性令牌膨胀、检索效率的边际下降以及过度推理的潜在风险等。针对这些问题，我们提出了实践指南，根据不同领域的特征，提供了在结构化推理、动态需求响应、确定性决策、时间敏感、风险敏感和复杂路径探索等场景下的注意事项和机会点。
最后，我们展望了RAG的未来趋势，包括RAG与图的集成、多模型协作、多模态协作和强化学习优化等方向。这些趋势将为RAG系统的发展带来新的机遇和挑战，推动其在各个领域的广泛应用。
总体而言，这项工作为RAG与推理的协同研究提供了一个全面的理论框架和实践基础。我们相信，通过深入理解和应用这些研究成果，能够推动RAG系统的进一步发展，使其在解决复杂现实问题中发挥更大的作用，为学术界和工业界的相关研究和应用提供有价值的参考。
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