最近，大型语言模型（LLMs）在推理能力方面的突破，将检索增强生成（RAG）推向了前所未有的高度。通过将检索机制与先进的推理能力相结合，LLMs如今能够应对日益复杂的问题。本文提供了一项关于RAG与推理协同作用的系统综述，明确界定了“推理”在RAG语境中的含义。我们构建了一个涵盖多维协作目标、代表性范式和技术实现的全面分类体系，并分析了双向协同方法。此外，我们还批判性地评估了当前RAG评估中的局限性，包括缺乏多步推理的中间监督以及与成本-风险权衡相关的实际挑战。为了弥合理论与实践之间的差距，我们提供了针对多样化现实应用的实用指导原则。最后，我们识别了有前景的研究方向，如基于图的知识集成、混合模型协作和基于强化学习的优化。总体而言，本研究提出了一个理论框架和实践基础，以推动RAG系统在学术界和工业界的发展，促进下一代RAG解决方案的诞生。
1 引言
最近，像OpenAI O1 [39] 和DeepSeek-R1 [25] 等大型语言模型（LLMs）在推理能力方面的突破，已将范式从“预训练扩展”转变为“测试时扩展”[63]。与传统的语言模型通过在预训练期间累积语料来提高性能不同，这些模型通过推理阶段的后期训练创新（例如，Long-CoT思维[8]）提升了在复杂任务中的表现——如数学推导和代码生成[29]。这一转变催生了“大型推理模型”（LRMs）[99]，这些模型具有先进的内部推理能力。这些进展不仅提升了基本模型的能力，还为检索增强生成（RAG）[21] 等应用技术开辟了新的前景。作为语言模型与外部知识之间的关键纽带，RAG通过实时检索非参数化信息并将其融入上下文，克服了传统LLMs在知识新鲜性、领域特异性和事实准确性方面的局限。这增强了信息处理，并减少了在知识密集型任务中的幻觉风险。 随着技术进步，RAG架构通过查询重写[61]、重排序[1]和混合检索[88]等创新不断发展，创建了一个专注于预检索优化和后检索精炼的先进RAG范式。模块化RAG [22] 进一步将这些系统细分为基于组件的、面向服务的架构，通过编排来解决实际挑战。尽管在查询意图识别和知识使用方面有所改善，但RAG在深度研究和复杂决策等高要求任务中仍面临挑战。关键问题包括：1）从模糊查询中捕捉意图的困难；2）多跳推理中的逻辑连贯性差；3）传统检索在开放域中的效率限制；以及4）从噪声检索数据中生成质量下降。 像DeepSeek-R1等具有强大推理能力的模型，为RAG系统开辟了新的方向。如图1所示，最近的研究探索了将形式化推理框架与知识检索相结合的方法。这种方法通过逻辑驱动的查询重构来优化检索，并利用推理分析和验证检索的知识，在检索与生成之间创造认知协同作用。该范式旨在克服传统的局限，打造具有严格逻辑和可靠知识使用的智能系统。从趋势角度看，越来越多的方法通过强化学习（RL）结合推理与检索能力，标志着LRM时代的新方向。与此同时，基于提示的方法持续快速发展，研究人员通过工作流设计来实现结果，同时保持模型参数冻结。值得注意的是，单一依赖调优方法的情况正在逐步减少，这表明在这一阶段，额外微调带来的改进有限。 传统RAG受到其单向流（检索→生成）的限制。通过集成推理能力，系统获得了更大的自主性，解锁了新的可能性。如图2所示，这种集成有望推动重大突破，使其能够在复杂的现实场景中得到实际应用。 1）从模糊语义匹配到逻辑驱动的目标化检索。传统RAG依赖于语义相似度进行检索；然而，它对措辞变化很敏感。先进的推理允许对查询进行深度逻辑分析（例如，因果关系、条件约束），以动态地优化检索策略[24]。例如，回答“如何降低糖尿病患者的术后感染风险？”时，系统优先检索“血糖控制阈值”和“抗生素使用指南”，而不是简单地匹配“糖尿病术后护理”。这种方法支持多跳检索，通过推理链保持跨文档的连贯性，同时将复杂查询分解为顺序子查询。 2）从简单的信息汇聚到逻辑连贯的上下文构建。当前的RAG系统将所有检索到的文档块直接输入上下文，这往往导致碎片化或矛盾的信息，使LLMs困惑。增强推理的系统通过逻辑验证和推断检索内容中的因果关系，整合证据链，过滤冲突并形成连贯的解释[100]。它们还利用动态知识补全来检测缺失的逻辑链接，提示进行迭代检索或推理来填补空白[51]。 3）从简单的单轮问答到系统性的决策支持。传统RAG在事实问答[65]中表现良好，但在多步和复杂决策中表现较差。集成推理的系统能够生成结构化的推理输出，增强多目标优化，在各种约束下平衡检索的广度和解决方案的可行性。例如，在工程建设方案中，不同条件下的多重约束[54]，以及医疗领域中各种疾病的诊断和治疗方案的制定[105]。 4）从不加区分的检索到智能资源分配。传统RAG为所有查询进行检索，无论其复杂性如何。增强推理的系统采用按需检索，简单查询通过直接生成处理，复杂查询通过多轮检索来减少延迟[20]。动态检索修剪使用预推理预测来定位关键信息，最小化不必要的文档和图形遍历[41]。 5）从被动知识工具到主动认知助手。超越反应式知识检索，增强推理的系统能够通过提问澄清问题并预测隐含需求，主动为用户服务。这种转变使得集成记忆、推理和决策的类人助手成为可能，对于深度研究[43]、商业分析[50]、个人助手[107]和城市规划[85]等复杂任务尤其有价值。 然而，RAG与推理之间的协同路径不仅仅是简单地用LRM模块替代传统生成型LLMs。它需要深入整合来自LRM的技术演化洞察——通过重构知识检索机制和强化推理-生成的协同链接——从而在RAG架构中实现系统级的认知能力提升。 因此，本文旨在解决“RAG系统如何与推理能力协同工作”的关键前瞻性研究问题。我们对2024年之后的相关研究进行了系统综述，并明确界定了RAG语境中的推理定义。在此基础上，我们提供了一个深入的分类体系和分析，揭示RAG-推理集成的目标、典型模式和实现方式，阐明关键技术轨迹和突破点。 随着RAG技术进入下一个发展阶段，下游任务的复杂性显著增加——特别是在深度研究等新兴挑战中尤为明显[106]。这些先进的应用不仅要求提升推理能力，还推动RAG向多模态、跨领域和动态环境扩展。然而，尽管推理能力的集成显著提高了复杂任务的表现，现有研究往往忽视了与之相关的计算开销和潜在风险。通过系统地检视这些操作约束并分析行业应用，我们提出了针对多种现实场景的实用指导原则。 最后，我们概述了基于当前技术演化的未来研究方向，包括：1）RAG-图架构集成，2）协调的多模态推理框架，3）混合模型协作，和4）专为RAG系统设计的强化学习优化。本研究为该领域未来的研究奠定了理论基础和实践路线图。 本文的贡献总结如下： * 开创性综述：本研究首次全面综述了RAG与推理的集成，为推进这一新兴研究前沿提供了新的见解和前瞻性指导。 * 系统分类：我们提出了一个多维框架，系统地审视了将RAG与推理能力相结合的目标、范式和方法，建立了跨技术维度的明确分类标准。 * 实践指导：除了理论探索外，我们批判性地讨论了引入推理带来的额外成本和潜在风险，并提供了针对现实场景的可操作实用指南。 * 开放资源平台：通过OpenRAG平台，我们提供了一个丰富的、多维的相关工作综述，允许读者快速搜索和比较不同方法。
协同作用框架
将RAG与推理相结合标志着在应对复杂的知识密集型任务时的一种范式转变。本文基于三个关键问题（目的、范式和实现），开发了一个分层的分类体系（图3）。这一框架引导读者通过后续章节中的技术创新，提供一个清晰的概念路径，而不涉及过早的技术细节，并突出了该领域的演变逻辑，避免过早深入具体的技术细节。
**1 协同目的
将推理与RAG结合解决了传统RAG系统的局限性，这些系统由于依赖于表面语义匹配和固定的知识边界，在多步逻辑、上下文适应和隐性知识合成方面表现不佳。增加推理能力使得动态检索规划成为可能，能够对证据进行逻辑验证，并通过溯因推理或反事实推理生成超越检索数据的洞见。同时，外部知识检索的引入有助于缓解LRM知识限制所造成的推理中断，减少幻觉的可能性。这种集成方式主要有两种形式：推理增强检索，即推理驱动上下文感知的信息收集；检索增强推理，即外部知识支持并扩展模型的演绎能力。
**2 协同范式
基于上述需求，我们的分类体系根据过程动态性对RAG+推理系统进行了分类。预定义的工作流采用固定模板，系统地交替进行检索和推理阶段，干预点预定于预检索推理（例如，查询分解）、后检索推理（例如，证据综合）或混合阶段。尽管这些架构提供了操作透明度，但它们在应对新兴任务复杂性时的适应性有限。与之相比，动态工作流实现了状态依赖的推理过程，其中检索操作通过持续的系统自我反省来有条件地触发。这一范式进一步分为主动驱动策略（自发的知识请求）、反思驱动机制（基于中间结果分析的错误修正检索）和反馈驱动方法（基于环境奖励信号或外部模型评估）。从静态到动态架构的进展反映了该领域在开放世界问题解决中的人类化上下文适应能力的成熟。
**3 协同实现
要将这些协同作用付诸实践，需要在推理和检索策略方面进行创新。基础的推理架构包括基于LLM的如COT、基于搜索的假设生成（树搜索、蒙特卡洛方法）、符号求解器集成和图结构的多跳推理。这些能力通过三种主要增强策略进一步强化：基于提示的技术，利用自然语言模板和特殊标记（如
Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review
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