Agentic-RAG-R1：提升语言模型推理能力

Agentic-RAG-R1：提升语言模型推理能力

项目介绍

Agentic-RAG-R1 是一个开源项目，旨在通过强化学习增强基础语言模型的搜索和推理能力，从而构建一个具备自主检索与推理功能的 Agentic Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统。该系统结合了生成式力量和实时检索外部知识库的能力，确保回答既准确又与时俱进。

项目技术分析

Agentic-RAG-R1 的技术架构基于 TC-RAG，引入了 Agent 内存栈来指挥整个推理循环。系统支持多种操作，包括计划、推理、回溯、总结以及工具观察（如维基搜索、文档检索等）和结论。

训练策略

项目采用 GRPO（Generalized Relevance Policy Optimization）算法，强化 Agent 的推理步骤和检索动作选择，有效提升搜索深度和答案质量。

Rollout 生成

在 Rollout 生成阶段，系统通过一系列推理和检索操作，生成最终回答。

项目技术应用场景

Agentic-RAG-R1 的设计使其适用于多种场景，包括但不限于：

• 智能问答：提供准确、详尽的回答，特别是在需要外部知识库支持的情况下。
• 文本生成：在生成文本时，能够自动检索相关资料，增强内容的质量和丰富性。
• 信息检索：帮助用户在大量数据中快速定位所需信息。
• 教育辅助：为学生提供学习资源，辅助教师进行教学。

项目特点

Agentic-RAG-R1 具有以下特点：

• LoRA 调整支持：通过低秩调整进行高效微调。
• 模型量化支持：支持模型量化至 nf4 等格式。
• 自定义 Agent 工具：集成自定义工具和个人 RAG 数据集。
• 分布式训练：支持 Deepspeed Zero 2 阶段和 Zero 3 阶段的分布式训练。
• 高效资源利用：仅使用 2 台 A100 GPU 即可支持高达 32B 参数的模型。
• 工具调用奖励：引入了包括准确性奖励、格式奖励和 RAG 准确性奖励在内的增强奖励模型。

实验结果

在 Qwen 2.5-7B-Instruct 模型上进行的实验表明，通过微调和搜索，该模型的格式准确性和回答准确性都有了显著提升。

• 微调前的格式准确性为 39%，回答准确性为 84%。
• 微调前加上搜索的格式准确性为 56%，回答准确性为 79%。
• 微调 200 步骤后加上搜索的格式准确性达到 92%，回答准确性为 87%。

这些结果证明了 Agentic-RAG-R1 在提升语言模型推理能力方面的有效性。

结语

Agentic-RAG-R1 作为一项开源项目，不仅展示了最新的强化学习技术在语言模型中的应用，也为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，用于构建具有自主搜索和推理功能的语言模型。通过结合生成式力量和实时检索外部知识库的能力，Agentic-RAG-R1 在智能问答、文本生成、信息检索和教育辅助等多个领域具有广泛的应用前景。我们期待看到更多基于 Agentic-RAG-R1 的研究和应用案例，共同推动人工智能技术的发展。