Paper: Multi-hop Question Answering via Reasoning Chains with Retrieval-Augmented Generation
一句话概括
多跳问答RAG通过构建推理链进行迭代检索和推理，将复杂问题分解为多步子问题逐步求解。
核心思想
复杂的多跳问题无法通过单次检索获取完整答案，需要迭代式地检索-推理-再检索。核心思路是将复杂问题分解为推理链上的子问题，每步检索当前子问题的相关信息，基于检索结果进行局部推理并生成下一步的查询，直到获得最终答案。典型方法包括IRCoT（将思维链与检索交织）和DecomP（显式问题分解）。
关键创新
将推理链与迭代检索结合解决多跳问题；自动化问题分解减少人工干预；每步推理结果指导下一步检索方向；整合了思维链推理和检索增强的各自优势。
深远影响
多跳问答RAG突破了简单RAG在复杂推理任务上的瓶颈，展示了迭代检索与推理结合的巨大潜力。为RAG系统处理需要多步逻辑推理的实际应用场景铺平了道路。
启发与思考
现实世界中的复杂问题很少能通过单次检索解决。将RAG与推理能力结合，让系统学会想一步、查一步、再想一步的迭代模式，是提升RAG系统处理复杂任务能力的关键方向。这也预示着RAG与Agent的融合趋势。