UR²：通过强化学习统一RAG与推理
Unified RAG and Reasoning through Reinforcement Learning
lightbulb背景与动机
大语言模型（LLMs）通过两种互补范式展现卓越能力：
- 检索增强生成（RAG）：增强知识基础，减少幻觉，提供可追溯的推理过程
- 基于可验证奖励的强化学习（RLVR）：优化复杂推理能力，提高问题解决准确率
现有方法局限：
- 两种能力通常孤立开发，缺乏有效集成
- 统一方法范围狭窄，通常仅限于开放域QA
- 固定检索设置和任务特定假设限制了泛化能力
architecture核心架构
问题输入
难度感知
检索决策
检索决策
混合知识
访问策略
访问策略
强化学习
优化
优化
答案输出
UR²框架包含两大关键组件：
- 难度感知的课程训练：选择性调用检索仅针对具有挑战性的问题，避免不必要的检索开销
- 混合知识访问策略：结合特定领域的离线语料库与LLM生成的摘要，提供全面且高效的知识支持
settings工作原理
1. 接收用户查询并评估问题难度
2. 根据难度阈值决定是否进行检索
3. 如需检索，结合离线语料库和LLM摘要获取相关知识
4. 基于检索结果（如有）生成回答
5. 通过强化学习优化检索决策和回答生成策略
UR²通过强化学习框架统一检索和推理过程，智能体学习何时检索以及如何推理，以最大化累积奖励。这种统一方法使系统能够在知识密集型任务和复杂推理任务上都表现出色。
insights设计思想
创新点：
- 首次在通用框架中统一RAG和推理能力
- 引入难度感知机制，优化检索效率
- 混合知识访问策略，平衡知识覆盖面和检索效率
优势：
- 提高泛化能力，适用于更广泛的领域
- 减少不必要的检索开销，提高系统效率
- 增强模型的可解释性和可追溯性
| 方法 | 检索策略 | 推理能力 | 适用范围 |
|---|---|---|---|
| 传统RAG | 固定检索 | 有限 | 开放域QA |
| 传统RLVR | 无检索 | 强 | 特定任务 |
| UR² | 动态检索 | 强 | 多领域 |
code代码示例
# UR²框架伪代码示例
class UR2Agent:
def __init__(self, llm, retriever, reward_model):
self.llm = llm
self.retriever = retriever
self.reward_model = reward_model
def decide_retrieval(self, query):
# 难度感知的检索决策
difficulty = self.assess_difficulty(query)
return difficulty > threshold
def generate_response(self, query, retrieved_docs=None):
if retrieved_docs:
# 使用检索到的文档增强生成
prompt = f"Query: {query}\nContext: {retrieved_docs}"
else:
# 直接生成回答
prompt = f"Query: {query}"
return self.llm.generate(prompt)
def train_with_rl(self, episodes):
for episode in episodes:
query = episode.query
retrieve = self.decide_retrieval(query)
if retrieve:
docs = self.retriever.search(query)
response = self.generate_response(query, docs)
else:
response = self.generate_response(query)
reward = self.reward_model.score(query, response)
self.update_policy(reward, retrieve)