在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以前所未有的速度发展，它们在各种任务中展现出强大的能力，从文本生成到代码编写，无所不能。然而，这些模型并非完美无缺。一个关键的挑战在于，它们在处理需要外部知识的任务时，往往显得力不从心。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过将外部知识融入到语言模型的推理过程中，显著提升了模型的性能。
今天，我们要介绍的是一个由中科院、中科大和腾讯微信AI部联合推出的新型RAG框架——DeepRAG。它不仅仅是一个简单的检索增强工具，更是一个深度融合了检索和推理的智能系统。DeepRAG的核心在于其动态决策能力，它能够根据当前的任务状态，智能地决定何时需要检索外部知识，何时又可以依赖自身的参数知识进行推理。这种灵活性使得DeepRAG在处理复杂任务时，能够更加高效和准确。
DeepRAG：不仅仅是检索
与传统的RAG方法不同，DeepRAG将检索增强推理建模为一个马尔可夫决策过程（MDP）。这意味着，模型在每一步都会根据当前的状态做出决策，就像一个在棋盘上运筹帷幄的棋手。DeepRAG引入了两个关键组件：“检索叙事”和“原子决策”。检索叙事确保了检索过程的结构化和自适应性，而原子决策则控制着模型是否进行检索操作。这种动态决策机制是DeepRAG的核心优势，它使得模型能够根据任务的需要，灵活地调整检索策略。
DeepRAG的主要功能
DeepRAG的功能远不止于此，它还具备以下几个关键特性：
- 动态检索决策：DeepRAG能够动态地决定在每一步是否需要检索外部知识，或者仅依赖模型自身的参数知识进行推理。这种动态决策能力避免了不必要的检索操作，提高了检索效率，同时减少了噪声和推理延迟。
- 结构化检索流程：通过引入“检索叙事”，DeepRAG确保检索过程是结构化和自适应的。模型会根据之前检索到的信息生成新的子查询，逐步推进推理过程，更好地处理复杂查询。
- 知识边界校准：DeepRAG通过“校准链”方法，帮助模型更准确地识别自身知识的边界。模型能更好地判断何时需要检索外部知识，何时可以依赖自身的知识进行推理，从而提高答案的准确性和可靠性。
- 提高检索效率和答案准确性：实验表明，DeepRAG在多个开放域问答数据集上显著提高了答案的准确性（平均提升21.99%），同时减少了检索次数，优化了检索效率。
- 泛化能力和鲁棒性：DeepRAG在时间敏感和分布外的问答任务中表现出良好的泛化能力和鲁棒性，能够适应不同的问答场景和数据分布。
DeepRAG的技术原理
要理解DeepRAG的强大之处，我们需要深入了解其技术原理。DeepRAG的核心在于其精妙的建模和决策机制。
- 马尔可夫决策过程（MDP）建模：DeepRAG 将检索增强推理过程建模为 MDP，其中状态包括输入问题和到目前为止的子查询及其中间答案。模型需要做出两个关键决策：
- 终止决策（Termination Decision）：决定是否继续生成下一个子查询，或者直接生成最终答案。
- 原子决策（Atomic Decision）：决定是否检索外部知识，或者仅依赖模型的参数知识。
- 转移（Transitions）：根据动作更新状态。如果决定检索，模型会检索相关文档并生成中间答案；如果决定不检索，则直接生成中间答案。
- 奖励（Rewards）：基于答案的正确性和检索成本评估状态。奖励函数旨在最大化答案的正确性，同时最小化检索成本。
- 二叉树搜索（Binary Tree Search）：为了探索不同的检索策略，DeepRAG 使用二叉树搜索方法为每个子查询构建推理路径。对于每个子查询，模型生成两个分支：一个分支基于参数知识直接生成答案，另一个分支通过检索外部知识生成答案。通过这种方式，模型能够探索不同的检索策略，并生成从初始问题到最终答案的完整推理路径。二叉树搜索有助于分解问题，并彻底检查检索选择对最终答案的影响。
- 模仿学习（Imitation Learning）：为了让模型学习有效的检索模式，DeepRAG 采用了模仿学习的方法。模型使用优先队列高效探索潜在的推理轨迹，优先选择检索成本较低的路径。通过二叉树搜索合成数据，并提取到达正确最终答案的推理过程。然后，使用合成数据对模型进行微调，提高其终止决策和原子决策的能力，同时增强查询分解和生成可靠中间答案的能力。
- 校准链（Chain of Calibration）：为了进一步优化模型对自身知识边界的认知，DeepRAG 引入了校准链方法。该方法通过合成偏好数据来确定何时需要检索。数据基于最优路径生成，指示每个子查询的首选检索策略。使用这些偏好数据对模型进行微调，增强其基于内部知识边界的原子决策能力。通过校准链方法，模型能够更准确地识别何时需要检索外部知识，何时可以依赖自身的知识进行推理。
DeepRAG的应用场景
DeepRAG 的应用前景非常广阔，它可以应用于各种需要知识增强的场景。
- 开放域问答：DeepRAG 能够处理复杂的多跳问答任务，通过逐步分解问题并动态检索相关信息，生成准确的答案。
- 知识库问答：在知识库问答中，DeepRAG 可以结合外部知识库（如维基百科）和模型自身的知识，提供更准确的答案。
- 智能客服与虚拟助手：DeepRAG 可以应用于智能客服系统，通过动态检索和推理，提供更准确、更及时的客户支持。
- 教育与学习辅助：在教育领域，DeepRAG 可以帮助学生和教师获取更准确的知识和信息。它可以根据学生的学习进度和需求，动态生成学习材料和练习题。
- 医疗健康咨询：DeepRAG 可以用于医疗健康咨询，通过检索最新的医学研究和临床指南，提供准确的健康建议。
DeepRAG的价值与意义
DeepRAG 的出现，为大型语言模型的发展带来了新的可能性。它不仅仅是一个技术突破，更是一种思维方式的转变。它告诉我们，要让AI更好地服务于人类，我们需要将外部知识与模型自身的智能相结合，让AI具备更强的推理能力和适应性。DeepRAG 的成功，也为未来的AI研究指明了方向：我们需要更加注重模型的动态决策能力，让AI能够根据不同的任务和环境，灵活地调整自身的策略。
随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，DeepRAG 将会在更多的领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和价值。让我们拭目以待，共同见证DeepRAG 的未来。
DeepRAG的项目地址
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.01142
