AlignRAG：浙江大学提出的可泛化推理对齐框架，助力 RAG 系统解决推理失配问题

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AlignRAG：浙江大学提出的可泛化推理对齐框架，助力 RAG 系统解决推理失配问题

近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成为知识驱动文本生成的核心范式。然而，现有的 RAG 系统在推理过程中常常出现“推理失配”问题，即模型的推理路径与检索到的证据不一致，导致生成内容与事实不符，甚至产生幻觉信息。这种失配在需要精确知识支撑的任务中尤为严重，影响了大模型的可靠性和实用性。

当前方法主要依赖于静态训练或后处理选择，难以在推理过程中动态调整推理路径，无法有效解决推理失配问题。因此，迫切需要一种在推理阶段能够实时纠正推理路径的方法，以提升 RAG 系统的准确性和可信度。

1. 核心贡献与方法

本文提出了 AlignRAG，一种可适配的框架，用于在推理阶段动态纠正 RAG 系统中的推理失配问题。AlignRAG 引入了“批判驱动对齐”（Critique-Driven Alignment, CDA）机制，通过训练一个专门的批判语言模型（Critic Language Model, CLM），在推理过程中识别并纠正推理路径中的错误。

AlignRAG 的工作流程包括：

1. 构建包含多样推理路径的训练语料；
2. 生成对比性批判，指出推理路径中的问题；
3. 训练 CLM 模型，识别推理失配；
4. 在推理阶段，应用 CDA 机制，迭代优化推理路径。

与现有方法相比，AlignRAG 能够在推理过程中动态调整推理路径，无需重新训练主模型，具有良好的可扩展性和实用性。

2. 实验设计与结果

作者在多个问答数据集上对 AlignRAG 进行了评估，包括 PopQA、TriviaQA 和 NaturalQA。实验采用了标准的准确率和一致性指标，比较了 AlignRAG 与现有 RAG 系统的性能。

结果显示，AlignRAG 在所有数据集上均优于基线方法，特别是在处理复杂查询和多跳推理任务中表现突出。通过引入 CDA 机制，AlignRAG 显著减少了推理失配，提高了生成内容的准确性和一致性。

此外，作者将 AlignRAG 整合进 InstructRAG[1] 框架，并在三种不同语言模型上进行了测试。下表展示了 InstructRAG 在 AlignRAG 加持下，在域内（ID）和域外（OOD）评估下的性能表现。

可以得出结论，在熟悉和未见过的数据分布中，模型都有一致的性能提升。增强了对齐机制的变体显著优于原始的 InstructRAG，这表明我们的方法可以在无需修改原始模型的情况下、以测试时的方式无缝集成到现有的 RAG 流程中，凸显了其强大的兼容性和实用价值。

3. 总结

AlignRAG 提供了一种创新的解决方案，通过在推理阶段动态纠正推理路径，显著提升了 RAG 系统的准确性和可靠性。其引入的 CDA 机制和 CLM 模型，为处理推理失配问题提供了新的思路，具有较高的实用价值和科学意义。

亮点：

• 在推理阶段动态纠正推理路径，无需重新训练主模型；
• 引入批判语言模型，增强了系统的自我纠错能力；
• 在多个数据集上表现优异，验证了方法的有效性。

改进建议：

• 进一步优化 CDA 机制的效率，降低计算成本；
• 扩展到更多类型的任务，验证方法的通用性。

开源情况：

代码已在 GitHub 上开源，目前还只有 eval 部分，期待作者的后续的更新～

GitHub 地址：

参考资料

[1]

InstructRAG: .13629

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除性能框架模型数据系统

AlignRAG：浙江大学提出的可泛化推理对齐框架，助力 RAG 系统解决推理失配问题

近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成为知识驱动文本生成的核心范式。然而，现有的 RAG 系统在推理过程中常常出现“推理失配”问题，即模型的推理路径与检索到的证据不一致，导致生成内容与事实不符，甚至产生幻觉信息。这种失配在需要精确知识支撑的任务中尤为严重，影响了大模型的可靠性和实用性。

当前方法主要依赖于静态训练或后处理选择，难以在推理过程中动态调整推理路径，无法有效解决推理失配问题。因此，迫切需要一种在推理阶段能够实时纠正推理路径的方法，以提升 RAG 系统的准确性和可信度。

1. 核心贡献与方法

本文提出了 AlignRAG，一种可适配的框架，用于在推理阶段动态纠正 RAG 系统中的推理失配问题。AlignRAG 引入了“批判驱动对齐”（Critique-Driven Alignment, CDA）机制，通过训练一个专门的批判语言模型（Critic Language Model, CLM），在推理过程中识别并纠正推理路径中的错误。

AlignRAG 的工作流程包括：

1. 构建包含多样推理路径的训练语料；
2. 生成对比性批判，指出推理路径中的问题；
3. 训练 CLM 模型，识别推理失配；
4. 在推理阶段，应用 CDA 机制，迭代优化推理路径。

与现有方法相比，AlignRAG 能够在推理过程中动态调整推理路径，无需重新训练主模型，具有良好的可扩展性和实用性。

2. 实验设计与结果

作者在多个问答数据集上对 AlignRAG 进行了评估，包括 PopQA、TriviaQA 和 NaturalQA。实验采用了标准的准确率和一致性指标，比较了 AlignRAG 与现有 RAG 系统的性能。

结果显示，AlignRAG 在所有数据集上均优于基线方法，特别是在处理复杂查询和多跳推理任务中表现突出。通过引入 CDA 机制，AlignRAG 显著减少了推理失配，提高了生成内容的准确性和一致性。

此外，作者将 AlignRAG 整合进 InstructRAG[1] 框架，并在三种不同语言模型上进行了测试。下表展示了 InstructRAG 在 AlignRAG 加持下，在域内（ID）和域外（OOD）评估下的性能表现。

可以得出结论，在熟悉和未见过的数据分布中，模型都有一致的性能提升。增强了对齐机制的变体显著优于原始的 InstructRAG，这表明我们的方法可以在无需修改原始模型的情况下、以测试时的方式无缝集成到现有的 RAG 流程中，凸显了其强大的兼容性和实用价值。

3. 总结

AlignRAG 提供了一种创新的解决方案，通过在推理阶段动态纠正推理路径，显著提升了 RAG 系统的准确性和可靠性。其引入的 CDA 机制和 CLM 模型，为处理推理失配问题提供了新的思路，具有较高的实用价值和科学意义。

亮点：

• 在推理阶段动态纠正推理路径，无需重新训练主模型；
• 引入批判语言模型，增强了系统的自我纠错能力；
• 在多个数据集上表现优异，验证了方法的有效性。

改进建议：

• 进一步优化 CDA 机制的效率，降低计算成本；
• 扩展到更多类型的任务，验证方法的通用性。

开源情况：

代码已在 GitHub 上开源，目前还只有 eval 部分，期待作者的后续的更新～

GitHub 地址：

参考资料

[1]

InstructRAG: .13629

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除性能框架模型数据系统

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