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让大模型“看得见”自己的推理 —— KnowTrace 结构化知识追踪式 RAG 全解析

一句话概括:把检索-推理“改造”成 动态知识图构建任务,再让 LLM 只关注这张不断精炼的小图 —— 这就是显式知识追踪的核心价值。

1. 背景:为什么 RAG 仍难以搞定多跳推理?

  1. 长上下文负担
    传统 Iterative RAG 每轮都把新检索文本拼到 prompt,导致上下文越滚越大,模型难以在海量片段里找到关键关联。
  2. 无结构信息过载
    文本粒度检索缺乏实体-关系显式连接,LLM 需要在隐式语义里“猜”链路,容易走弯路。
  3. 训练监督稀缺
    仅有最终答案监督,无法告诉模型“哪些检索-生成步骤有贡献”,难以自我迭代。

2. 核心思路:结构化知识追踪(Structured Knowledge Tracing)

角色目标输出
Knowledge Exploration把问题拆解成 实体-关系 查询(eᵢ¹ , rᵢ)
Knowledge Completion读取检索文本&
http://www.dtcms.com/wzjs/426309.html

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