【读论文】KAG-Thinker：升级版RAG 框架
引言：从「一步到位」到「三思而后行」的 RAG方案转变
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术已经成为提升大型语言模型（LLM）处理知识密集型任务能力的标准范式。然而，传统的 RAG 方法往往面临一个核心困境：如何在一个统一的框架内，优雅地处理需要多步、逻辑依赖、且可能涉及复杂计算的查询？
许多 RAG 系统在面对多跳（multi-hop）问题时，要么依赖于预定义的、僵化的工作流，要么让 LLM “一步到位”地生成最终答案，其内部的推理过程如同一个“黑箱”，缺乏逻辑的严谨性、稳定性和可解释性。尤其是在金融、医疗、法律等高风险领域，这种“黑箱式”的推理是难以被信赖和应用的。
为了解决这一难题，蚂蚁集团的知识引擎团队提出了 KAG-Thinker，一个旨在模拟人类结构化、迭代式思考过程的交互式深度推理框架。KAG-Thinker 的核心思想是，将复杂的问答任务分解为一系列逻辑上相互关联、可独立求解的子问题，并通过一个知识边界判定机制，智能地决定何时依赖 LLM 的内部知识，何时求助于外部知识库，最终在一个逻辑严密、过程透明的框架内得出答案。
本文将作为 KAG-Thinker 的深度技术解读，带你深入剖析其：
- “广度分解”与“深度求解” 的双层问题解决范式。
- 基于逻辑形式 (Logical Form)