今天是2025年4月24日，星期四，北京，晴。
今天我们来看两个问题，一个是检索增强生成（RAG）与推理（Reasoning）的结合必要性及范式，这个也是前沿热点。
另一个是，看看Agents、RAG产品及大模型安全的一些新总结，可以找一些思路。
抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。
一、RAG与Reasoning结合的必要性及实现范式
最近RAG开始搭上推理Reasoning的东风，从技术角度上不断推陈出新，如何更好的结合，受到广泛关注。
最近的王昊奋老师团队的工作 《Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review》(https://arxiv.org/abs/2504.15909)不错，主要探讨了检索增强生成（RAG）与推理能力结合的一些具体内容，我们来看两个点，一个是结合必要性，一个是结合范式，内容很多，新的概念也不少，可以作为科普读物。
1、检索增强生成（RAG）与推理（Reasoning）的结合的必要性
主要从Reasoning-Augmented Retrieval（推理增强检索） 和 Retrieval-Augmented Reasoning（检索增强推理）两个方面来看，这是两个概念。
1）Reasoning-Augmented Retrieval（推理增强检索）
推理如何通过逻辑分析和动态调整来优化检索过程。具体的：
一个是动态查询扩展（Dynamic Query Expansion），推理可以基于查询的上下文和逻辑关系动态生成更精确的检索请求。例如，对于一个复杂的查询，推理可以分解为多个子查询，并逐步检索相关信息。例如，对于复杂的查询，如“如何降低糖尿病患者的术后感染风险”，推理可以分解为多个子查询（如“血糖控制阈值”和“抗生素使用指南”），并通过检索逐步构建答案。
一个是意图消歧（Intent Disambiguation），推理能够理解查询背后的隐含意图，从而更准确地选择检索策略。例如，对于一个模糊的查询，推理可以通过上下文分析来确定用户的真实需求。
一个是多跳证据聚合（Multi-hop Evidence Aggregation），推理可以处理多跳依赖，通过逐步检索和验证中间结果来构建完整的证据链。例如，在回答一个需要多步推理的问题时，推理可以先检索相关的背景信息，再逐步构建答案。
一个是领域适应（Domain Adaptation），推理可以根据具体的领域需求调整检索策略，确保检索结果与领域知识和数据模式一致。例如，在金融或医疗领域，推理可以生成符合领域规范的检索请求。
2）Retrieval-Augmented Reasoning（检索增强推理）
检索如何通过提供外部知识来增强推理的深度和广度。具体的：
一个是动态知识补充（Dynamic Knowledge Supplementation），推理过程中可以根据需要实时检索相关的外部知识，确保推理的每一步都有充分的依据。例如，在进行多步骤推理时，检索可以提供必要的中间知识，避免知识缺口。
一个是推理路径优化（Reasoning Path Optimization），检索可以帮助推理选择最优的路径，通过验证和筛选候选推理路径来减少无效或错误的推理。例如，通过知识图谱的检索，推理可以快速找到相关的逻辑关系。
一个是领域适应（Domain Adaptation），检索可以提供特定领域的知识，帮助推理更好地处理专业领域的复杂问题。例如，在工业问题解决中，检索可以提供相关的技术文档和数据，支持推理的决策。
一个是动态知识需求（Dynamic Knowledge Requirements），推理过程中对知识的需求是动态变化的，检索可以根据推理的进展实时提供所需的知识。例如，在多步骤推理中，检索可以逐步提供新的知识，支持推理的每一步。
2、检索增强生成（RAG）与推理（Reasoning）的结合方式
根据流程的动态性，可以将RAG+Reasoning系统分为两类。
一类是预定义工作流（Pre-defined Workflow），使用固定模板，系统地交替检索和推理阶段，干预点在检索前推理（例如，查询分解）、检索后推理（例如，证据合成）或混合阶段预先确定。
其中：
在检索前推理中，推理过程在检索之前进行，目的是通过逻辑分析和语义增强来优化查询。具体方法包括：查询优化（Query Optimization）：生成和选择查询变体，以最大化检索的相关性。例如，通过对比训练或强化学习来优化查询；属性判断（Attribute Judgment）：通过分类机制动态调节检索触发条件。例如，根据查询的复杂性和时效性来决定是否进行检索；计划生成（Plan Generation）：将复杂查询分解为结构化的子任务序列，以指导检索方向。例如，通过链式推理来对齐检索目标与多步骤问题解决的要求；语义增强（Semantic Enhancement）：使用领域特定或任务感知的嵌入来丰富查询表示，提高跨模态检索的鲁棒性。
在检索后推理（Post-Retrieval Reasoning）中，在从外部源检索信息后进行处理。这种方法解决传统RAG在管理知识冲突、缓解信息不足和增强复杂推理任务中的逻辑一致性方面的固有限制。具体方法包括：迭代多步骤推理，交替进行图检索和上下文检索，通过LLM的推理判断逐步扩展实体并修剪无关信息，最终生成准确答案；结构化知识同化，通过多指令微调策略增强外部知识对LLM内部表示的校正效果，减少幻觉生成的可能性。
在混合推理（Hybrid Reasoning）中，将预检索推理和检索后推理结合起来，形成一个复合处理范式，通过多轮递归迭代过程，将检索、生成和推理作为结构化的复合操作执行。
一类是动态工作流（Dynamic Workflow），实施基于状态的推理过程，检索行为通过系统的持续自我检查有条件地触发。
这种范式进一步分为主动性驱动推理（Proactivity-Driven Reasoning），模型基于内部评估自主触发行动，无需外部干预；反思性驱动推理（Reflection-Driven Reasoning），通过自我检查中间结果质量动态启动后续操作；反馈性驱动推理（Feedback-Driven Reasoning）：通过外部模型或规则系统对中间状态进行实时评分并提供纠正建议。
3、RAG和推理结合存在的主要问题
从大模型（LLM）到检索增强生成（RAG），再到RAG+推理，性能的提升伴随着额外的成本，这是必然的，并且还很难控制。
例如，如果将现有的一些技术方案进行归类，那么就可以归为如下象限，所以并不一定要为了结合而结合，还是需要具体问题具体分析，做具体选择。
二、Agents、RAG产品及大模型安全的一些新总结
1、关于Agents还是Workflows？
Agents还是Workflows？LangChain创始人和OpenAI杠上了。LangChain创始人与OpenAI就Agent框架设计理念产生争议，认为不应将Agents和Workflows严格二分，大多数Agentic系统是两者结合；他指出Agent框架核心难点是确保LLM在每步都能获得恰当上下文，而非仅提供封装，框架应支持从结构化工作流到模型驱动的灵活转换；
但是，很多框架的作者都站出来说hwchase 对自己的框架没有深入了解就打❌了。然后还有认知不同的争吵，比如 Imperative 的定义问题。https://blog.langchain.dev/how-to-think-about-agent-frameworks/，https://x.com/hwchase17/status/1914016302261506421
2、关于RAG产品思路，meta search的学习功能，https://metaso.cn/study。
大致处理流程位：用户输入想学的知识点->解析成关键词->搜索相关文献->文献整理生成ppt->ppt进行讲解语音播报->此外提供推荐文献、文献翻译功能。
3、关于大模型agent中的安全
继续关注安全进展，可以看看最近的工作 《A Comprehensive Survey in LLM(-Agent) Full Stack Safety: Data, Training and Deployment》(https://arxiv.org/pdf/2504.15585)
涵盖LLM及其智能体从数据到应用全生命周期的“全栈安全”框架，系统回顾了各阶段的攻击、防御与评估现状。
例如，在实际应用过程中遇到的安全问题。
又如，实际在预训练过程中常用的方案。
参考文献
1、https://arxiv.org/abs/2504.15909
（文：老刘说NLP）