1. 背景与挑战

传统RAG通过外部知识注入缓解LLMs的幻觉问题，但在多步推理任务中表现不足；而纯推理方法易受知识缺失影响。两者的单向增强存在局限性：

• （1）检索充分性不足；
• （2）推理深度受限；
• （3）系统适应性差。

协同RAG-推理框架（RAG ⇔ Reasoning），通过动态迭代的检索与推理交互提升性能。

2. 推理增强的RAG（Reasoning-Enhanced RAG）

2.1 检索优化

• 推理感知的查询重构：分解复杂查询（如多跳问题）、扩展语义（通过思维链推理）。
• 检索策略规划：全局规划（如PAR-RAG生成多步检索蓝图）与自适应决策（如FIND根据查询复杂度选择策略）。
• 检索模型增强：结合结构化知识（如GNN编码知识图谱）或显式推理（如CoT提升多跳QA的中间知识召回）。

2.2 整合增强

• 相关性评估：使用自然语言推理（NLI）模型过滤无关内容，或训练LLMs在噪声上下文中忽略干扰。
• 信息融合：通过概率推理（BeamAggR）、知识图谱（CRP-RAG）或渐进式聚合（DualRAG）构建连贯证据链。

2.3 生成增强

• 上下文感知合成：动态选择知识模块（Open-RAG）、生成显式推理路径（SelfReasoning）。
• 基于证据的生成控制：事实验证（Self-RAG的反思标记）、引用生成（RARR的连贯引文）、知识图谱锚定（TRACE）。

3. RAG增强的推理（RAG-Enhanced Reasoning）

3.1 外部知识检索

• 知识库：从结构化数据库（如数学定理库、法律案例库）检索事实链支持演绎推理。
• 网络检索：动态验证（VeraCT Scan）、迭代优化（RAG-Star）或专业领域检索（FRVA的医学文献）。
• 工具调用：集成计算器（ReInvoke）、符号工具（SCIAGENT）或代码库（RAR）提升数值与逻辑准确性。

3.2 上下文检索

• 先验经验：复用历史决策（RAHL）、多模态交互（JARVIS1）或结构化案例（CoPS）。
• 示例检索：基于语义相似性选择演示（PERC的伪代码检索）或标注数据增强关系识别（RE4）。

4. 协同RAG-推理框架（Synergized RAG-Reasoning）

4.1 推理工作流

• 链式结构：IRCoT在推理步骤间插入检索，CoV-RAG通过验证链修正错误。
• 树式结构：ToT扩展多逻辑路径（RATT），MCTS动态优化搜索（AirRAG）。
• 图式结构：Walk-on-Graph（StructRAG）与Think-on-Graph（GraphReader）结合图遍历与显式子图锚定。

4.2 代理编排

• 单代理系统：ReAct交替执行推理与检索，DeepRAG通过自省控制检索需求，强化学习（WebGPT）优化搜索策略。
• 多代理系统：分布式架构（Collab-RAG）与集中式架构（HM-RAG）协同处理多源数据与任务分解。

5. 未来方向

• 效率优化：潜在推理加速、预算感知检索规划与模型压缩。
• 人机协作：意图建模、交互式接口与个性化推理策略。
• 多模态检索：跨模态推理与统一检索器开发。
• 可信检索：对抗攻击防御、动态水印与多维评估基准。

6.基准测试

• 局限性：现有方法在检索充分性、推理深度与动态适应性方面仍需突破。

参考

https://arxiv.org/pdf/2507.09477

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