RL+search = Deep research

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原创最新推荐文章于 2026-09-22 15:22:54 发布 873 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【开源+代码解读】Search-R1：基于强化学习的检索增强大语言模型框架3小时即可打造个人AI-search （字数太多了，写下去怕我和读者都不好了，想要后面的可以订阅专栏后再私信我）在当代自然语言处理领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）虽然在文本生成和理解任务中展现出卓越能力，但仍面临两个关键挑战：Search-R1创新性地将强化学习（Reinforcement Learning）与检索增强（Retrieval-Augmented Generation）相结合，构建了动态自适应的信息处理框架。通过设计奖励机制引导模型学习最优检索策略，在保阅读详情

说在前面，DR以后肯定是干掉RAG的，我说的。

多轮对话LLM+search是不是等于Deep research？

其实现在的做法基本都这么做，我自己的项目也这么做

我之前说过chatGPT的deepresearch 做的好是因为它的DR 引擎是o3强化版本的针对过search场景RFT过，所以体验比grok和google的DR要好，后两者更像deep search或者说我们用的更像deep search

这里有个奇怪的问题，逻辑上都是通过多轮对话来处理问题，那它好在哪呢？为什么就因为引擎是o3的RL强化版就牛比了呢

这篇论文也许会给你答案

https://arxiv.org/pdf/2503.09516

先说结论，论文用的方法在和同等配置的任务上比较能高出用rag来解决问题至少20几个百分点，随着模型parameters增大能提升百分之40的准确率

然后看它干了啥

强化学习 (RL) 通过 SEARCH-R1 框架增强大型语言模型 (LLM) 进行搜索驱动推理的能力，主要体现在以下几个方面：

建模搜索交互作为强化学习环境的一部分：

传统的 RL 框架主要依赖策略 LLM 生成整个输出序列。

SEARCH-R1 将搜索弓|擎 (R) 建模为环境的一部分。这意味着 LLM 不仅生成文本，还可以通过与搜索弓|擎的交互来影响环境并获得反馈。

这样的剑魔就能使得采样的轨迹序列能够交错进行 LLM 的 token 生成和搜索弓|擎的检索。这种交错式的检索与推理 (πθ(· | x;R)) 使得在需要外部信息检索的推理密集型任务中，模型能够做出更有效的决策.
然后就是优化多轮交错的推理和搜索：

这个基本是deep系列的日常刚需了，为啥叫deep呢，就是多轮。SEARCH-R1 也是支持多轮检索和推理。LLM 可以根据需要，动态地调整检索策略。

LLM 通过特定的 token (例如 <search> 和 </search>) 触发搜索调用。检索到的内容会用 <information> 和 </information> token 封装，并附加到当前的生成序列中，作为下一步生成的额外上下文. 推理步骤则封装在 <think> 和 </think> token 中. 最终答案用 <answer> 和 </answer> token 格式化.

RL 优化 LLM 的推理轨迹，包括与搜索弓|擎的多轮交互. 这种学习过程是迭代的，直到达到最大行动次数或生成最终答案为止.
使用简洁的基于结果的奖励函数：

SEARCH-R1 采用一个简单的基于最终结果的奖励系统作为主要的训练信号，指导优化过程.

奖励函数评估模型响应的正确性. 例如，在事实性推理任务中，正确性可以使用精确字符串匹配 (Exact Match, EM) 等规则进行评估，就是看你是不是回答了最重要的信息，在你吐出来的答案里面。

论文里的印证能看出来，这种最小化的奖励设计在搜索和推理场景中是有效的. RL 即使仅通过结果奖励进行训练，也能帮助模型学习复杂的推理能力，包括自我验证和自我纠正. 在一个案例研究中，SEARCH-R1 甚至在获得足够信息后执行额外的检索步骤进行自我验证.
通过检索到的 token 损失屏蔽稳定训练：

在 PPO 和 GRPO 等 RL 算法中，token 级别的损失计算是在整个生成序列上进行的. 在 SEARCH-R1 中，序列包含 LLM 生成的 token 和从外部段落检索到的 token.

对 LLM 生成的 token 进行优化可以增强模型与搜索弓|擎交互和执行推理的能力. 然而，对检索到的 token 进行优化可能会导致意外的学习动态，因为这也不是你模型推理出来的啊。

为了解决这个问题，SEARCH-R1 引入了检索到的 token 损失屏蔽，确保策略梯度目标仅在 LLM 生成的 token 上计算，将检索到的内容排除在优化过程之外.

这么干，就能有助于稳定训练. 应用检索到的 token 屏蔽可以带来更大的 LLM 改进，减轻意外的优化效应，并确保更稳定的训练.

从训练的算法公式解读：

max{πθ}: 目标是找到最优的策略LLM参数 θ，使得整个期望值最大化。
πθ: 这是策略LLM (Policy LLM)，是我们要训练的模型。它根据输入 x 和搜索引擎 R 的辅助来生成输出 y。
E{x~D, y~πθ(·|x;R)}: 表示期望值。x 是从数据集 D 中抽取的输入样本，y 是由当前策略 π_θ 在给定 x 和搜索引擎 R 的条件下生成的输出。
rφ(x, y): 这是奖励函数 (Reward Function)，由一个固定的奖励模型 rφ 评估。它衡量策略LLM生成的输出 y (在给定输入 x 的情况下) 的好坏。分数越高越好。
πref: 这是参考LLM (Reference LLM)，通常是一个预训练好的、固定的LLM。
DKL[πθ(y|x;R) || πref(y|x;R)]: 这是KL散度项。它衡量策略LLM πθ 的输出分布与参考LLM πref 的输出分布之间的差异。这个项的作用是正则化，防止策略LLM πθ 偏离参考LLM πref 太远，从而保持生成内容的一定质量和相关性，避免模型为了追求高奖励而生成奇怪或不连贯的文本。
β: 这是一个超参数，用来平衡奖励项和KL散度惩罚项之间的重要性。

公式的目标是：训练一个策略LLM (πθ)，使其生成的输出在获得高奖励 (rφ(x, y)) 的同时，又不会与一个固定的参考LLM (πref) 的行为相差太远。

这个图展示了两种训练流程：PPO with Search Engine 和 GRPO with Search Engine。它们都实现了公式的优化目标。

共同部分 (Rollout Module):

q (Query): 代表公式中的输入 x。
Rollout Module:

Search Engine (蓝色): 对应公式中的 R。它为Policy LLM提供外部知识或检索结果。

Policy LLM (黄色，Trained Model): 对应公式中的 πθ。它接收输入 q，并与Search Engine交互，生成输出。这是被训练和优化的模型。

PPO w. Search Engine (上半部分):

Policy LLM 生成单个输出 o (对应公式中的 y)。
输出 o 被送往三个地方：

Value LLM (黄色，Trained Model): 估计当前状态的价值 v。这是PPO算法的一部分，用于计算优势函数 (Advantage)，给GAE用。

Reward Model (绿色，Frozen Model): 对应公式中的 rφ。它计算输出 o 的奖励 r。

Reference LLM (绿色，Frozen Model): 对应公式中的 π{ref}。它的输出与Policy LLM的输出一起用于计算KL散度。
奖励 r 和来自Reference LLM的KL散度信息（图中 r 和Reference LLM的输出汇总到 ⊕，表示结合奖励和KL惩罚）以及价值 v 被送入 GAE (Generalized Advantage Estimation) 模块。
GAE 计算优势 A。
优势 A 被用来更新 Policy LLM 和 Value LLM 的参数（即优化 θ）。这个更新过程就是为了最大化公式中的目标。

GRPO w. Search Engine (下半部分):
GRPO是PPO的一种变体，主要区别在于它处理一组 (G个) 输出。

Policy LLM 生成一组输出 o1, o2, ..., oG。
这些输出分别被送往：

Reward Model: 计算每个输出的奖励 r1, r2, ..., rG。

Reference LLM: 与Policy LLM的输出一起用于计算KL散度。
这些奖励和KL散度信息被送到 Group Computation 模块。
Group Computation 计算每个输出对应的优势或一组聚合的优势 A1, A2, ..., AG
这些优势被用来更新 Policy LLM。

Trained Models (黄色): 在训练过程中参数会被更新的模型，如Policy LLM, Value LLM。

Frozen Model (绿色): 参数固定不变的模型，如Reward Model, Reference LLM。

Search Engine (蓝色): 提供外部信息的模块。

公式与图和起来说就是：

公式定义了强化学习的优化目标。
图展示了实现这个优化目标的具体流程，特别是PPO/GRPO算法如何使用搜索引擎、奖励模型、参考模型和价值模型来收集经验、计算奖励和惩罚、并最终更新策略LLM。
πθ (Policy LLM) 在图中是核心训练对象。
R (Search Engine) 在图中是Policy LLM的辅助工具。
rφ (Reward Model) 在图中用于计算奖励 r。
πref (Reference LLM) 在图中用于计算KL散度惩罚。
整个PPO/GRPO的循环（生成 -> 评估 -> 更新）都是为了找到能最大化公式中期望值的 πθ。

抛开这个论文，我们讲一下RAG和search with RL的真正区别，可以理解为以下几点：

交互方式和时机：

RAG：通常是在LLM生成回答之前，基于原始输入查询进行一次（或少数几次）集中的信息检索。检索到的内容会作为上下文信息，与原始查询一起一次性提供给LLM，然后LLM基于这些增强的输入生成最终答案。

Search-R1 中的 Search Engine：LLM在生成过程中的多个步骤（multi-turn）与搜索引擎进行交错式（interleaved）的交互。LLM可以根据当前的推理状态，自主决定何时需要搜索、搜索什么内容。搜索结果会实时返回并整合到当前的推理链中，影响后续的思考和可能的下一次搜索。

学习目标和优化：

RAG：LLM本身通常不直接学习“如何检索”或“何时检索”。检索器（Retriever）往往是一个独立的模块，其优化可能与LLM的生成优化是分开的。LLM主要学习如何利用给定的检索信息来生成更好的答案。

Search-R1 中的 Search Engine：通过强化学习 (RL)，LLM（即文中的 Policy LLM πθ）被训练来学习如何有效地与搜索引擎交互。这包括学习生成合适的搜索查询 (<search>query</search>)、以及如何利用检索到的信息 (<information>...</information>) 进行后续推理。RL的目标是优化整个决策序列，使LLM能够通过与搜索引擎的交互来解决复杂问题并获得更高的奖励。

查询的生成：

RAG：检索查询通常直接是用户的输入，或者基于用户输入进行简单的转换。

Search-R1 中的 Search Engine：LLM在推理过程中可以自主生成多个、逐步细化的搜索查询。这些查询是基于LLM当前的“思考”状态（<think>...</think>）动态产生的，更加灵活和有针对性。例如，在 Table 9 的案例中，LLM 先搜索 "Curious fragrance information"，然后根据结果再搜索 "Britney Spears birthplace"。

灵活性和动态性：

RAG：相对固定，检索在生成前完成。如果初次检索的信息不理想，LLM可能难以在生成过程中补救。

Search-R1 中的 Search Engine：非常灵活和动态。LLM可以在推理的任何需要外部知识的环节发起搜索，如果一次搜索结果不满意，它可以通过后续的思考和新的搜索来调整策略。

在模型架构中的角色：

RAG：可以看作是LLM输入端的一个“增强器”或“预处理器”。

Search-R1 中的 Search Engine：更像是一个LLM在推理过程中可以主动调用的“工具”（tool use）。LLM通过学习（RL）来掌握这个工具的使用方法。论文中明确提到“We model the search engine as part of the environment”。

总得来说，可以这么理解：

RAG 更侧重于“增强输入”：在生成前用检索到的信息丰富LLM的上下文。

Search-R1 中的 Search Engine 更侧重于“学习交互式工具使用”：通过RL训练LLM在推理过程中动态地、多轮地、自主地使用搜索引擎来辅助思考和决策。

因此，Search-R1中的方法相较于传统的RAG，赋予了LLM更大的自主性和灵活性，使其能够更智能地利用外部知识源解决问题，尤其是在需要多步推理和信息迭代获取的复杂场景下。

那回到文章开头的，我为什么说没经过RL训练的LLM来做DeepResearch也就是DR有点挫呢？

我们从以下几个维度来分析

如果不经过专门的强化学习（RL）训练（像Search-R1那样）的LLM（即使是能力很强的基础模型，如GPT-4o，当然也不是我黑它啊，别人也不咋滴

）来执行“深度研究” (deep research) 任务，与经过Search-RL训练的模型相比，会有以下几方面的显著劣势：

1- 缺乏优化的搜索策略 (Suboptimal Search Strategy):

生成低效或模糊的搜索查询: 不知道如何精确地表述问题以获得最佳搜索结果。

搜索次数不当: 可能搜索过多（冗余信息）或过少（信息不足）。

搜索时机不佳: 不知道在推理的哪个阶段进行搜索最有利。

难以从失败的搜索中恢复: 如果初次搜索结果不佳，它可能不知道如何调整查询或策略，甚至不给你走多轮继续搜索，我这么说肯能有点抽象，你自己试试就知道我啥意思了。没做过的这样类似项目的，不太好理解。

未经训练的LLM: 即使通过精心设计的prompting引导其使用搜索工具，它也缺乏一个通过经验学习到的最优搜索策略。

然而，如果是Search-RL训练的模型，通过RL，模型学习到了在特定任务上何时搜索、搜索什么内容、以及如何根据搜索结果调整后续行为的策略，以最大化最终任务的奖励（例如，答案的正确性）。它学会了论文中提到的“自主生成（多轮）搜索查询”和“根据问题复杂性动态调整检索策略”。这些玩意都是RL训练后学到的隐式策略。不上RL的活儿的话，很难让模型get到这能力，因为LLM天生它不是干这个的。

2- 低效的多轮交互和迭代能力 (Inefficient Multi-Turn Interaction and Iteration):

难以将新信息有效整合到现有认知中: 只是简单罗列搜索结果，而不是将其融入连贯的推理链。

在多轮搜索后“迷失方向”: 忘记最初的目标或无法将分散的信息点联系起来。

缺乏连贯的“思考-搜索-整合”循环: 它的行为更多依赖于提示的静态指令，而不是动态的内部状态。

未经训练的LLM: 深度研究通常需要多轮次的信息获取和迭代思考。未经训练的LLM可能难以有效地管理这种复杂的交互流程。

但是换成Search-RL训练的模型， 专门为“多轮搜索交互”和“交错式推理与检索”进行了优化。它学会了如何利用<think>, <search>, <information>等特殊标记来结构化其思考和搜索过程，从而更连贯地进行迭代研究，咱说上过计算机课的学生（不认真，上课睡觉，下课包宿，不听讲的除外）怎么也比自学的强点。

3- 对检索信息的利用不充分 (Poor Utilization of Retrieved Information):

过分依赖或忽略某些检索片段: 未能权衡不同信息的价值和可信度。难以从大量或有噪声的检索结果中提取核心要点。

未经训练的LLM: 即使获取了相关信息，也可能无法最佳地利用这些信息。它可能：

上过科班出身的Search-RL训练的模型，在训练过程中，模型会学习如何筛选和利用检索到的信息（enclosed within <information> and </information> tokens）来辅助其推理步骤（wrapped within <think> and </think> tokens），因为有效的利用会带来更高的奖励，这些都是RL给带来的。

4- 缺乏针对任务的“专注度”和“目标导向性” (Lack of Task-Specific Focus and Goal-Orientation):

未经训练的LLM: 其行为是通用的，目标是生成连贯、相关的文本。在深度研究这类复杂任务中，它可能偏离主题，或给出表面化、不够深入的答案。

反观Search-RL训练的模型， RL的奖励函数（例如论文中的 outcome-based reward）直接引导模型朝着完成特定研究任务的目标前进。这种目标导向性使其在研究过程中更加专注和高效。

5- 稳定性和一致性较差 (Lower Stability and Consistency):

未经训练的LLM: 依赖提示工程，输出的质量和结构可能因提示的微小变化而有较大波动。在复杂的深度研究中，难以保证每次都能遵循最佳路径。

Search-RL训练的模型: 通过学习固化了一套有效的行为模式，在特定类型的研究任务上表现更稳定和一致。KL散度项（D_KL）也帮助其行为不过于偏离参考模型，维持一定的稳定性。

6- 难以处理隐式知识和复杂依赖 (Difficulty with Implicit Knowledge and Complex Dependencies):

未经训练的LLM: 深度研究往往涉及挖掘信息间的复杂关系和隐含的知识。未经训练的模型可能难以主动发现这些，更多依赖明确的指示。

Search-RL训练的模型就能够有潜力通过探索不同的搜索和推理路径，逐渐学会识别和利用这些更深层次的信息依赖，因为这有助于解决更复杂的问题并获得奖励。

反正说一千道一万，未经训练的LLM在执行深度研究任务时，更像是一个被动接受指令并尝试执行的工具。而经过Search-RL训练的模型，则更像是一个学习了“如何进行研究”这一技能的智能体，它能更主动、更策略性地与搜索引擎交互，以达到研究目标。这才是端到端的Agentic的意义，页可以说是LLM as a Agent，Search-R1或者类似的框架，一旦上了，就能通过RL让LLM“学会自主地生成（多轮）搜索查询并在实时检索的情况下进行逐步推理”，和傻调工具的agent是两回事。

要不然你们看现在的google和grok3的DR是不是和以前不一样了？