R1/o1的风又吹到了RAG，微软CoRAG高达93%的复杂推理效果~

传统 RAG 方法通常只在生成前执行一次检索，这在处理复杂查询时效果有限。微软&人大提出了一种用于训练o1-like的RAG模型的方法CoRAG，在生成最终答案之前逐步检索并推理相关信息。

CoRAG（Chain-of-Retrieval Augmented Generation） 的核心在于通过 拒绝采样（rejection sampling） 自动生成中间检索链，从而扩展现有的 RAG 数据集。每个检索链由一系列子查询和子答案组成，模型通过逐步检索和推理来逐步接近最终答案。

CoRAG概览。利用拒绝采样为仅包含问答对的数据集增加检索链。每条链从原始查询开始，随后是一系列子查询和子答案。然后对开源的大型语言模型（LLM）进行微调，以基于当前状态预测下一步操作。在推理过程中，提供了多种解码策略来控制测试时的计算量。

1. 检索链生成：通过拒绝采样生成中间检索链，每个链由子查询和子答案组成。模型根据当前状态动态生成新的子查询，并通过检索获取子答案。

2. 模型训练：使用增强后的数据集对开源语言模型进行微调。训练任务包括子查询预测、子答案预测和最终答案预测。

3. 测试时解码策略：提出多种解码策略（如贪婪解码、最佳采样和树搜索）来控制测试时的计算量，通过调整检索链长度和采样数量来平衡性能和计算成本。

实验评估了 CoRAG 在多个基准测试中的表现，包括多跳问答数据集（如 2WikiMultihopQA、HotpotQA 和 MuSiQue）和 KILT 基准测试（涵盖多种知识密集型任务）。

1. 多跳问答任务：CoRAG 在这些任务中表现优异，与强大的基线模型相比，EM（Exact Match）分数提高了超过 10 个百分点。例如，在 MuSiQue 数据集中，CoRAG 的 EM 分数达到了 72.5%，显著优于其他模型。

2. KILT 基准测试：CoRAG 在几乎所有任务上都取得了新的最佳性能，尤其是在需要复杂推理的任务中。例如，在 FEVER 任务中，CoRAG 的准确率达到了 93.1%，接近甚至超过了部分参数量更大的模型。

CoRAG 模型在测试时可以通过增加检索链长度和采样数量来显著提升性能，尤其是在处理复杂推理任务时。然而，这种提升存在边际效应，且不同数据集的扩展行为存在显著差异。

HotpotQA数据集验证集中的示例。为简洁起见，每一步检索到的文档均已省略。正确答案以蓝色突出显示，错误答案以红色突出显示。

https://arxiv.org/pdf/2501.14342
Chain-of-Retrieval Augmented Generation

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