Causal-Counterfactual RAG: The Integration of Causal-Counterfactual Reasoning into RAG

📄 arXiv: 2509.14435v2 📥 PDF

作者: Harshad Khadilkar, Abhay Gupta

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

提出因果-反事实RAG，将因果推理融入RAG以提升知识密集型任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 因果推理 反事实推理 知识图谱 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统RAG系统在知识密集型任务中，由于文本分块和过度依赖语义相似性，导致上下文理解不足，影响生成质量。
  2. Causal-Counterfactual RAG通过引入因果图和反事实推理，增强了RAG的推理能力，提升了上下文连贯性和准确性。
  3. 该框架通过评估因果证据和反事实场景，生成更稳健、准确和可解释的答案，减少了幻觉现象。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)已经改变了自然语言处理(NLP)，通过整合大规模预训练知识实现了多样化的应用。然而，它们的静态知识限制了对外部信息的动态推理，尤其是在知识密集型领域。检索增强生成(RAG)通过结合检索机制与生成模型来提高上下文理解，从而应对这一挑战。传统的RAG系统由于文本分块和过度依赖语义相似性进行检索而导致上下文完整性中断，通常导致肤浅和不太准确的响应。我们提出了因果-反事实RAG，这是一种新颖的框架，它将表示因果关系的显式因果图集成到检索过程中，并结合基于因果结构的反事实推理。与传统方法不同，我们的框架不仅评估直接的因果证据，还评估相关原因的反事实性，结合两者的结果来生成更稳健、准确和可解释的答案。通过利用因果路径和相关的假设场景，因果-反事实RAG保留了上下文连贯性，减少了幻觉，并提高了推理保真度。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG方法在处理知识密集型任务时，由于文本分块和检索策略的局限性，难以维持上下文的完整性和一致性，导致生成结果不够准确，甚至出现幻觉。这些方法过度依赖语义相似性，忽略了文本之间的因果关系，使得模型无法进行深层次的推理。

核心思路：Causal-Counterfactual RAG的核心思路是将因果推理融入到RAG框架中。通过构建显式的因果图来表示知识之间的因果关系，并在检索过程中利用这些因果关系进行推理。同时，引入反事实推理，评估假设场景下的因果效应，从而更全面地理解上下文信息。

技术框架：Causal-Counterfactual RAG框架主要包含以下几个模块：1) 因果图构建模块：从知识库中提取实体和关系，构建显式的因果图，表示实体之间的因果关系。2) 检索模块：利用因果图进行检索，不仅检索与问题相关的直接证据，还检索相关的因果路径和反事实场景。3) 推理模块：基于检索到的信息，进行因果推理和反事实推理，评估不同因果路径的影响。4) 生成模块：利用推理结果，生成更准确、连贯和可解释的答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将因果推理和反事实推理显式地融入到RAG框架中。与传统的RAG方法相比，该方法不仅考虑了文本的语义相似性，还考虑了文本之间的因果关系，从而能够进行更深层次的推理。此外，反事实推理的引入使得模型能够评估假设场景下的因果效应，从而更全面地理解上下文信息。

关键设计：因果图的构建需要选择合适的知识表示方法和关系抽取算法。检索模块需要设计有效的因果路径搜索算法，以便快速找到相关的因果路径和反事实场景。推理模块需要选择合适的因果推理和反事实推理模型，例如结构因果模型(SCM)。生成模块可以采用现有的生成模型，例如Transformer。

📊 实验亮点

论文提出的Causal-Counterfactual RAG框架，通过整合因果图和反事实推理，在知识密集型任务上展现出显著的性能提升。与传统RAG方法相比，该框架能够生成更准确、连贯和可解释的答案，并有效减少幻觉现象。具体的性能数据和对比基线将在实验部分给出（原文摘要未提供具体数据）。

🎯 应用场景

Causal-Counterfactual RAG可应用于需要深度推理和知识理解的领域，例如医疗诊断、法律咨询、金融分析等。通过结合因果推理和反事实分析，该方法可以提供更准确、可靠和可解释的答案，帮助用户做出更明智的决策。未来，该方法可以扩展到更复杂的知识图谱和推理场景，例如多模态知识图谱和动态因果推理。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have transformed natural language processing (NLP), enabling diverse applications by integrating large-scale pre-trained knowledge. However, their static knowledge limits dynamic reasoning over external information, especially in knowledge-intensive domains. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this challenge by combining retrieval mechanisms with generative modeling to improve contextual understanding. Traditional RAG systems suffer from disrupted contextual integrity due to text chunking and over-reliance on semantic similarity for retrieval, often resulting in shallow and less accurate responses. We propose Causal-Counterfactual RAG, a novel framework that integrates explicit causal graphs representing cause-effect relationships into the retrieval process and incorporates counterfactual reasoning grounded on the causal structure. Unlike conventional methods, our framework evaluates not only direct causal evidence but also the counterfactuality of associated causes, combining results from both to generate more robust, accurate, and interpretable answers. By leveraging causal pathways and associated hypothetical scenarios, Causal-Counterfactual RAG preserves contextual coherence, reduces hallucination, and enhances reasoning fidelity.