ComoRAG

ComoRAG – 华南理工联合微信推出的认知启发式RAG框架

ComoRAG：一款性的长篇叙事理解与推理框架，旨在模拟人脑前额叶皮层的认知功能，实现高效、有状态的文本分析。

ComoRAG：深度解析长篇叙事的智能框架

ComoRAG，由华南理工大学未来技术学院与微信 AI 团队等机构联合研发，是一款专为深度理解和推理长篇叙事文本而设计的认知启发式检索增强生成（RAG）框架。它巧妙地模拟了人类大脑前额叶皮层的运作机制，通过构建动态记忆工作空间与迭代推理循环，将零散的文本信息融合成连贯的叙事脉络，从而实现有状态的长篇叙事推理。在众多长文本叙事基准测试中，ComoRAG 表现出远超传统 RAG 方法的卓越性能，尤其在处理需要全局性理解的复杂查询时，其优势尤为显著。

核心优势概览

精湛的长篇叙事洞察力：能够深入剖析复杂的故事线索和人物关系，精准解答那些需要全面把握文本整体的难题。
动态记忆与循环推理：通过逐步构建和更新叙事理解，形成动态的记忆单元，并借助迭代推理不断完善对文本的认知，最终达成连贯的上下文理解。
多维度知识索引体系：建立了事实、语义和情节等多层次的知识索引，为从微观细节到宏观概念的跨维度推理提供了坚实基础。
高效检索与智能生成：智能地检索关键证据以辅助答案生成，显著提升了处理长篇文本的效率与准确性。

技术内核解析

动态记忆工作空间：这是 ComoRAG 的灵魂所在，用于存储和更新推理过程中的关键记忆单元。每个单元都包含探查性问题、相关证据以及证据如何支撑推理的线索。
迭代推理引擎：当遇到推理瓶颈时，ComoRAG 会自动启动一个迭代推理循环。在此过程中，Self-Probe 负责生成新的探查性问题，以开拓新的信息探索路径；Tri-Retrieve 则从多层次知识索引中精准检索相关证据；Mem-Encode 将检索到的信息编码为新的记忆单元；Mem-Fuse 则将新旧记忆单元进行融合，构建更全面的线索；最后，Try-Answer 尝试利用新形成的线索和证据来解答原始问题，若未能成功，则继续下一个循环。
多层次知识索引构建：
- 事实层（Veridical Layer）：直接来源于原始文本片段，确保推理过程的客观性和真实性。
- 语义层（Semantic Layer）：通过语义聚类和内容概括，提炼文本的核心主题和概念结构。
- 情节层（Episodic Layer）：利用滑动窗口技术对文本进行概括，重构叙事的流程和情节发展脉络。
认知调节机制：借鉴人脑前额叶皮层的认知调节能力，ComoRAG 利用动态记忆与迭代推理，持续评估和优化对叙事的理解，从而实现真正意义上的有状态推理。