
ComoRAG – 華南理工聯(lián)合微信推出的認(rèn)知啟發(fā)式RAG框架
ComoRAG是什么
ComoRAG 是華南理工大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院、微信 AI 團(tuán)隊等機(jī)構(gòu)聯(lián)合推出的認(rèn)知啟發(fā)式檢索增強(qiáng)生成(RAG)框架,專門用在長篇敘事文本的理解和推理。ComoRAG能模擬人類大腦前額葉皮層的功能,基于動態(tài)記憶工作空間和迭代推理循環(huán),將碎片化的證據(jù)整合為連貫的上下文,實(shí)現(xiàn)有狀態(tài)的長篇敘事推理。在多個長文本敘事基準(zhǔn)測試中,ComoRAG 顯著優(yōu)于傳統(tǒng) RAG 方法,在需要全局理解的復(fù)雜查詢上表現(xiàn)出色。
ComoRAG的主要功能
長篇敘事理解:能處理復(fù)雜的劇情和角色關(guān)系,解決需要全局理解的復(fù)雜問題。
動態(tài)記憶與迭代推理:逐步構(gòu)建和更新對敘事的理解,逐步形成連貫的上下文。
多層次知識索引:構(gòu)建事實(shí)層、語義層和情節(jié)層的多層次知識索引,支持從細(xì)節(jié)到抽象的多維度推理。
高效的檢索與生成:基于檢索相關(guān)證據(jù)輔助生成答案,顯著提高處理長文本的效率和準(zhǔn)確性。
ComoRAG的技術(shù)原理
動態(tài)記憶工作空間:ComoRAG 的核心是動態(tài)記憶工作空間,用在存儲和更新推理過程中的記憶單元。每個記憶單元包含一個探查性問題、檢索到的證據(jù)及證據(jù)如何幫助解決原始問題的線索。
迭代推理循環(huán):當(dāng)遇到推理瓶頸時,ComoRAG 自動啟動迭代推理循環(huán)。在每個循環(huán)中,Self-Probe生成新的探查性問題,探索新的信息路徑。Tri-Retrieve從多層次知識索引中檢索相關(guān)證據(jù)。Mem-Encode將檢索到的證據(jù)編碼為新的記憶單元。Mem-Fuse將新記憶單元與過去的記憶單元融合,生成更全面的線索。Try-Answer嘗試用新的線索和證據(jù)回答原始問題,如果失敗進(jìn)入下一個循環(huán)。
多層次知識索引:
事實(shí)層(Veridical Layer):基于原始文本片段構(gòu)建,確保推理基于事實(shí)證據(jù)。
語義層(Semantic Layer):通過語義聚類和總結(jié),捕捉文本的主題和概念結(jié)構(gòu)。
情節(jié)層(Episodic Layer):通過滑動窗口總結(jié),重建敘事的流程和情節(jié)發(fā)展。
認(rèn)知調(diào)節(jié)機(jī)制:模擬人類大腦前額葉皮層的認(rèn)知調(diào)節(jié)機(jī)制,通基于動態(tài)記憶和迭代推理,不斷評估和修正對敘事的理解,實(shí)現(xiàn)真正的有狀態(tài)推理。
ComoRAG的項目地址
GitHub倉庫:https://github.com/EternityJune25/ComoRAG
arXiv技術(shù)論文:https://arxiv.org/pdf/2508.10419
ComoRAG的應(yīng)用場景
文學(xué)作品分析:幫助研究者和學(xué)生深入理解文學(xué)作品中的復(fù)雜情節(jié)和角色關(guān)系,解答深層次的敘事問題,如分析《哈利·波特》中斯內(nèi)普的行為動機(jī)。
影視劇本優(yōu)化:輔助影視制作團(tuán)隊梳理劇本情節(jié),確保故事連貫性和邏輯性,優(yōu)化劇本內(nèi)容。
教育輔助工具:在教育領(lǐng)域,提升學(xué)生的閱讀理解和批判性思維能力,幫助用戶更好地分析長篇閱讀材料。
智能問答系統(tǒng):構(gòu)建智能問答平臺,處理用戶提出的復(fù)雜敘事問題,提供準(zhǔn)確且連貫的答案。
內(nèi)容創(chuàng)作助手:為小說家、編劇等創(chuàng)作者提供情節(jié)梳理和優(yōu)化建議,確保故事線的連貫性和吸引力。
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