AirRAG官网 – 提升复杂任务推理能力的RAG方法

AirRAG是一种由阿里提出的检索增强生成（RAG）方法，旨在通过树状搜索激活大型语言模型（LLM）的内在推理能力。它特别针对复杂、知识密集型任务设计，通过五种基本推理动作（系统分析、直接回答、检索回答、查询转换、总结回答）并结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和自一致性验证，扩展解空间，处理复杂任务中的推理路径受限问题。该方法在处理知识密集型查询时表现出更高的灵活性和效率。

AirRAG的特点:

1. 五种基本推理动作：系统分析、直接回答、检索回答、查询转换、总结回答
2. 使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成、扩展和回溯推理过程
3. 自一致性验证：通过Jaccard相似度和文本嵌入选择最优答案节点
4. 灵活架构：可整合其他高级方法作为额外动作分支
5. 性能表现：在多种复杂QA数据集上表现优于基线方法

AirRAG的功能:

1. 处理复杂、知识密集型查询的任务，如多跳问答
2. 标准RAG方法可能受限的场景，如需要深度推理或动态信息更新的任务
3. 实验显示，其在MuSiQue数据集上的表现优于迭代方法

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