Multi-hop Reasoning via Early Knowledge Alignment

📄 arXiv: 2512.20144v1 📥 PDF

作者: Yuxin Wang, Shicheng Fang, Bo Wang, Qi Luo, Xuanjing Huang, Yining Zheng, Xipeng Qiu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-23

备注: 16 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出早期知识对齐(EKA)模块，提升迭代RAG多跳推理性能与效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 多跳推理 知识对齐 大语言模型 强化学习 迭代RAG 知识检索

📋 核心要点

  1. 现有迭代RAG系统在分解问题时，未能充分利用检索语料库的信息，导致检索效率低下和推理链错误累积。
  2. 论文提出早期知识对齐(EKA)模块，在规划前将LLM与检索集对齐，提供上下文相关的知识，增强推理基础。
  3. 实验表明，EKA显著提升了检索精度，减少了级联错误，提高了RAG系统的性能和效率，且具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)已成为大语言模型(LLM)处理知识密集型查询的强大范例，这些查询需要领域特定或最新的信息。为了处理单步检索难以解决的复杂多跳问题，已经提出了结合强化学习的迭代RAG方法。然而，现有的迭代RAG系统通常在不利用可用检索语料库信息的情况下规划分解问题，导致低效的检索和推理链，从而造成次优性能。在本文中，我们引入了早期知识对齐(EKA)，这是一个简单但有效的模块，可以在迭代RAG系统中进行规划之前，将LLM与检索集进行对齐，并提供上下文相关的检索知识。在六个标准RAG数据集上的大量实验表明，通过建立更强的推理基础，EKA显著提高了检索精度，减少了级联错误，并提高了性能和效率。从熵的角度进行的分析表明，结合早期知识可以减少推理过程中不必要的探索，使模型能够更有效地专注于相关信息子集。此外，EKA被证明是一种通用的、免训练的推理策略，可以无缝扩展到大型模型。跨不同数据集和检索语料库的泛化测试证实了我们方法的鲁棒性。总的来说，EKA推进了迭代RAG系统的最新水平，同时阐明了强化学习增强框架中结构化推理和有效探索之间的关键相互作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的迭代式检索增强生成（RAG）方法在处理多跳问题时，通常独立地进行问题分解和检索，忽略了检索语料库的先验知识。这导致检索到的信息与当前推理步骤的相关性较低，产生低效的推理链，并容易累积错误，最终影响整体性能。

核心思路：论文的核心思路是在问题分解和规划之前，让LLM提前“感知”到检索语料库的内容，从而更好地指导后续的检索和推理过程。通过这种“早期知识对齐”，LLM可以更准确地判断哪些信息是可用的，并据此制定更有效的推理策略。

技术框架：EKA模块被集成到迭代RAG系统中，作为一个预处理步骤。整体流程如下：1) 给定原始问题，首先使用LLM对检索语料库进行概要理解；2) EKA模块利用LLM的理解结果，指导后续的问题分解和检索规划；3) 迭代地进行检索和推理，直到得到最终答案。

关键创新：EKA的关键创新在于其“早期”的知识对齐机制。与传统的迭代RAG方法不同，EKA不是在检索之后才利用检索到的信息，而是在规划之前就将LLM与检索语料库对齐。这种提前对齐的方式可以更有效地利用检索语料库的知识，避免不必要的探索，并减少错误累积。

关键设计：EKA模块的具体实现方式是，首先使用LLM对检索语料库进行摘要，然后将摘要信息作为上下文输入到LLM中，指导其进行问题分解和检索规划。论文中没有提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，EKA主要是一个推理阶段的策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在六个标准RAG数据集上进行了大量实验，结果表明EKA显著提高了检索精度，减少了级联错误，并提高了RAG系统的性能和效率。具体性能提升数据未在摘要中明确给出，但强调了EKA作为一种通用且免训练的推理策略，可以无缝扩展到大型模型，并在不同数据集和检索语料库上表现出鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多跳推理和知识检索的场景，例如问答系统、智能助手、知识图谱推理等。通过提高检索精度和推理效率，EKA可以帮助用户更快速、准确地获取所需信息，并提升用户体验。未来，EKA有望成为构建更智能、更可靠的RAG系统的关键组成部分。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful paradigm for Large Language Models (LLMs) to address knowledge-intensive queries requiring domain-specific or up-to-date information. To handle complex multi-hop questions that are challenging for single-step retrieval, iterative RAG approaches incorporating reinforcement learning have been proposed. However, existing iterative RAG systems typically plan to decompose questions without leveraging information about the available retrieval corpus, leading to inefficient retrieval and reasoning chains that cascade into suboptimal performance. In this paper, we introduce Early Knowledge Alignment (EKA), a simple but effective module that aligns LLMs with retrieval set before planning in iterative RAG systems with contextually relevant retrieved knowledge. Extensive experiments on six standard RAG datasets demonstrate that by establishing a stronger reasoning foundation, EKA significantly improves retrieval precision, reduces cascading errors, and enhances both performance and efficiency. Our analysis from an entropy perspective demonstrate that incorporating early knowledge reduces unnecessary exploration during the reasoning process, enabling the model to focus more effectively on relevant information subsets. Moreover, EKA proves effective as a versatile, training-free inference strategy that scales seamlessly to large models. Generalization tests across diverse datasets and retrieval corpora confirm the robustness of our approach. Overall, EKA advances the state-of-the-art in iterative RAG systems while illuminating the critical interplay between structured reasoning and efficient exploration in reinforcement learning-augmented frameworks. The code is released at \href{https://github.com/yxzwang/EarlyKnowledgeAlignment}{Github}.