Windows驱动清理大师：DriverStore Explorer彻底释放系统盘空间
2025/12/30 4:28:17
RouteRAG是基于强化学习的检索增强生成系统，通过统一调度文本和知识图谱检索，解决了传统混合检索在成本与效果间难以平衡的问题。该方法将"查文本/查图谱/生成答案"映射为策略网络动作，采用两阶段训练，允许推理过程动态决定检索策略。实验表明，在五个数据集上性能提升，图谱检索调用减少32%，总延迟降低24%，HotpotQA上达到71.8 EM分数。
https://github.com/YucanGuo/RouteRAGhttps://arxiv.org/pdf/2512.09487RouteRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation from Text andGraph via Reinforcement Learning1 为什么“混合检索”这么难？
传统 RAG 只拿文本做检索，遇到“多跳”问题（如“甲公司的创始人创办的慈善机构资助了哪位科学家？”）就容易断链。
把知识图谱拉进来能补全关系，却带来三重痛点：
- 图谱检索比文本检索贵 1–2 个数量级（需实时子图采样/匹配）。
- 文本 vs 图谱的触发条件靠人工写规则，换数据集就失灵。
- 一旦推理链变长，系统无法“中途”决定再查一次图谱。
一句话：固定 pipeline 的“混合 RAG”在成本与效果之间没有自适应能力。
2 RouteRAG——把“何时查、查什么”做成一个强化学习策略
| 核心思想 | 一句话解释 |
|---|---|
| 统一动作空间 | 把“查文本 / 查图谱 / 生成答案”统统映射成同一个策略网络的 token 级动作。 |
| 两阶段训练 | ① 冷启动：模仿最优 oracle 轨迹；② 精细调：用策略梯度优化“任务奖励 − 检索开销”。 |
| 动态路由 | 模型可在任意时刻决定再查一次文本或图谱，直到置信度足够再输出答案。 |
2.1 方法框架图
图 1：RouteRAG 把文本检索器与图谱检索器封装成两个可微动作，由 RL 策略统一调度
2.2 动作空间与奖励设计
| 动作 | 描述 | 奖励分量 |
|---|---|---|
retrieve_text(q) | 用问题 q 查文本库 | 负开销 −cₜ |
retrieve_graph(q) | 用问题 q 采样子图 | 负开销 −c₉ (c₉≫cₜ) |
gen_answer(a) | 输出答案并结束 | +EM 正确率 −λ·总开销 |
3 五大数据集全面涨点，检索开销降 30%+
表 1：主实验结果
3.1 效率分析
图 3：在 HotpotQA 上，RouteRAG 用 30% 的图谱检索次数达到与贪心基线相同的准确率
- 图谱检索调用次数平均 ↓ 32%
- **总延迟 ↓ 24%**（单卡 A100）
3.2 消融实验
| 变体 | 准确率 | 图谱调用次数 |
|---|---|---|
| w/o RL（仅用模仿学习） | 67.2 EM | 1.8× |
| w/o 文本检索动作 | 65.9 EM | 1.0× |
| w/o 图谱检索动作 | 68.4 EM | 0×（无法做多跳） |
| 完整 RouteRAG | 71.8 EM | 0.68× |
表 2：HotpotQA 消融结果
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