Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review-RAG与推理能力深度结合-新方向
欢迎关v：数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型（LLM）在处理复杂任务时面临两大瓶颈：知识局限性：纯LLM存在“知识幻觉”（编造事实）和“领域知识缺口”；推理浅度：传统检索增强生成（RAG）仅通过关键词匹配获取信息，无法处理多跳推理、语义歧义等复杂需求。核心主张：RAG与推理的深度整合（RAG+Reasoning）是突破上述瓶颈的关键，通过“检索提供实时知识，推理赋予逻辑能力”