DeepSolution：比o1推理模型还强的RAG方案

一、为什么需要 DeepSolution？

1.1 复杂工程设计的挑战

在现代工程领域，设计一个满足多重复杂约束的解决方案是至关重要的。举个例子，假设我们需要设计一个在年降雨量 3000 毫米、膨胀土条件和频繁地震活动区域的安全高效医院建设方案。这种任务通常需要专家查阅大量专业知识，耗费大量时间和人力资源。就像你在做一道复杂的数学题，不仅要考虑每个步骤的正确性，还要确保最终答案符合所有条件。这种多重约束的设计任务，往往需要跨学科的知识和反复的验证，才能确保方案的可行性和安全性。

1.2 现有技术的不足

现有的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术主要关注长文本问答或多跳问答任务，这些任务的答案通常是知识段落或实体片段。然而，复杂工程方案设计任务涉及多重现实约束，需要生成完整且可行的解决方案，现有技术在这方面表现不佳。举个例子，现有的 RAG 技术可能只能回答“地震对建筑的影响是什么？”，但它无法生成一个完整的医院建设方案，考虑所有复杂的环境和地质条件。因此，现有的技术在处理复杂工程设计任务时，显得力不从心。

1.3 深度解决方案的诞生

为了填补这一技术空白，中科院和通义实验室提出了深度解决方案（DeepSolution），通过树状探索（Tree-based Exploration）和双点思维（Bi-point Thinking）机制，生成可靠的工程解决方案。这一技术不仅提升了自动化水平，还显著提高了解决方案的可靠性。就像在解一道复杂的数学题时，不仅需要一步步推导，还需要不断验证每一步的正确性。深度解决方案通过树状结构，探索多种可能的改进方向，并通过双点思维机制，在设计和审查之间交替进行，逐步优化解决方案，确保其满足所有约束条件。