微软与人大合作开发的CoRAG（Chain-of-Retrieval Augmented Generation）是一种创新的检索增强生成（RAG）框架，旨在通过模拟人类思考方式来提升大语言模型（LLM）在复杂问题上的推理和回答能力。以下是对CoRAG的深度介绍：
1. CoRAG的核心理念
CoRAG的核心思想是通过动态调整查询链（retrieval chains），以逐步推理的方式解决复杂问题。具体而言，CoRAG从一个初始问题开始，通过多次检索相关信息并生成中间答案，逐步接近最终答案。这种多步推理机制模仿了人类在面对复杂问题时的思考过程，从而提高了答案的质量和可靠性。
2. 技术架构
- 检索链机制：CoRAG采用了一种动态检索机制，每次检索后根据当前状态微调模型，以优化后续查询的方向。这种机制允许模型在推理过程中不断调整其行为，从而更高效地获取所需信息。
- 解码策略：在推理阶段，CoRAG使用多种解码策略来控制计算量，确保在资源有限的情况下仍能提供高质量的回答。
- 成本约束优化：CoRAG通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）框架优化块组合顺序，平衡检索质量与资源消耗，从而提升生成质量。
3. 应用场景
CoRAG特别适用于需要深度推理和多步骤信息访问的复杂查询场景。例如，在处理跨领域问题、需要综合多个数据源的信息时，CoRAG能够显著提高答案的准确性和全面性。
4. 实验验证
大量实验表明，CoRAG在多个基准测试中表现优异。例如，在KILT基准测试中，CoRAG在多步分析任务上取得了显著的性能提升。此外，CoRAG在资源受限环境中也展现了良好的成本效益，其生成质量比基线模型提高了约30%。
5. 理论意义与实践价值
- 理论意义：CoRAG为理解人类认知过程提供了新的视角，并为开发更智能的AI系统提供了理论基础。
- 实践价值：CoRAG能够显著提升企业级应用中的信息检索和生成能力，特别是在需要高效处理复杂问题的场景中，如医疗诊断、法律咨询等。
6. 与其他RAG技术的比较
相比于传统的RAG方法，CoRAG具有以下优势：
- 动态调整能力：CoRAG可以根据当前状态动态调整查询方向，而传统RAG通常基于固定查询链。
- 成本效率：通过优化块组合顺序和解码策略，CoRAG在资源受限环境下表现更优。
- 适应性更强：CoRAG能够适应不同类型的查询需求，从而提供更精准的答案。
