Search-o1：赋予推理模型主动搜索的能力

今天给大家带来一篇好友知乎@卡卡卡卡比 的文章，Search-o1，通过自主检索来补足O1推理模式中知识不足的问题。

        
          
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/17527068532   
Paper: https://arxiv.org/abs/2501.05366  
Github: https://github.com/sunnynexus/Search-o1  

      

近年来，大型推理模型（LRMs）如OpenAI-o1、Qwen-QwQ和DeepSeek-R1通过大规模强化学习展现了卓越的多步推理能力，能够有效解决复杂的推理问题。这些模型通过生成长的思维链条，模仿人类的解决问题方式，增强了推理的逻辑性和可解释性。然而，长时间的推理过程也带来了知识不足 的问题，任何知识缺口都可能导致错误传播，破坏整个推理链条。

初步实验表明，LRMs在处理复杂推理任务时频繁表达不确定性，表明其在知识覆盖方面存在不足。为了解决这一问题，本文提出了Search-o1 ，通过集成自主检索增强生成（RAG）机制和文档内推理模块，使LRMs能够在推理过程中自主检索和整合外部知识，弥补知识不足，保持推理的连贯性和准确性。

Search-o1：自主知识检索增强的推理框架

为了应对上述问题，本文提出了Search-o1 框架。该框架融合了自主检索增强生成（Agentic Retrieval-Augmented Generation）机制 和文档内推理模块（Reason-in-Documents） ，从而实现了在推理过程中动态获取并整合外部知识的能力。

1. Search-o1框架概述

Search-o1框架通过两个核心组件增强LRMs的推理能力：

• 自主检索增强生成（RAG）机制： 允许模型在推理过程中自主生成检索查询，动态获取所需的外部知识。
• 文档内推理模块： 对检索到的文档进行精炼，提取相关且简明的信息，确保这些信息能够无缝整合到推理链条中，而不引入冗余或噪音。

2. 自主检索增强生成机制

在推理过程中，模型可能会生成被特殊符号包围的检索查询。一旦检测到检索查询，模型会暂停当前推理，利用查询从外部知识库中检索相关文档。检索到的文档随后被注入到推理链条中，供模型继续推理使用。这一机制使模型能够在需要时动态获取和整合外部知识，弥补内部知识的不足。

3. 知识精炼通过文档内推理

直接插入检索到的文档可能会引入冗余信息，扰乱推理的连贯性。文档内推理模块通过独立的生成过程，对检索到的文档进行深度分析，提炼出与当前推理相关的关键信息。这些精炼后的信息随后被整合回推理链条中，确保推理过程的逻辑性和连贯性。

4. Search-o1推理过程

Search-o1采用批量推理机制，能够高效处理多个问题。对于每个问题，初始化推理序列并生成推理步骤。当检测到检索查询时，批量处理这些查询，检索相关文档，并通过文档内推理模块进行精炼。精炼后的知识被插入回各自的推理链条，继续推理，直至生成最终答案。

实验

1. 任务与数据集

• 复杂推理任务：

• GPQA： 博士级科学多选问答，涵盖物理、化学和生物学。
• 数学基准： 包括MATH500、AMC2023和AIME2024，覆盖算术、代数、几何等。
• LiveCodeBench： 评估编程能力，包含不同难度级别的问题。

• 开放领域问答任务：

• 单跳问答： 包括Natural Questions（NQ）和TriviaQA。
• 多跳问答： 包括HotpotQA、2WikiMultihopQA（2WIKI）、MuSiQue和Bamboogle。

2. 基线方法

• 直接推理： 不使用检索，依赖模型内部知识（如Qwen2.5、QwQ-32B、GPT-4o）。
• 检索增强推理：

• 标准RAG： 对整个问题进行一次性文档检索。
• RAgent： 允许模型在推理过程中生成多个检索查询。

Search-o1实验效果

1. 复杂推理任务

主要发现：

• QwQ-32B 在无需检索的直接推理中表现优于更大的模型，显示出o1-like长链思维方法在复杂推理中的有效性。
• RAgent-QwQ-32B 通过自主检索机制，在大多数任务上超越了标准RAG和直接推理方法。
• Search-o1 通过文档内推理模块进一步提升了性能，在大多数任务上取得了最佳表现，显示出其在知识整合和推理连贯性方面的优势。

1. 大型推理模型的优势 ：即使在没有检索增强的情况下，QwQ-32B-Preview模型在多个任务上也表现优异，甚至超过了一些更大规模的模型，如Qwen2.5-72B和Llama3.3-70B。这展示了大型推理模型在推理任务中的强大能力。

2. 自主检索增强的效果 ：使用自主RAG机制的RAgent-QwQ-32B在大多数任务上超越了标准RAG和直接推理的QwQ-32B，表明自主检索能够有效提升推理模型的知识获取能力。

3. Search-o1的卓越表现 ：进一步引入文档内推理模块后的Search-o1，在大多数任务上超越了RAgent-QwQ-32B，尤其在GPQA、数学和编码任务上取得了显著的性能提升。

• 扩展分析： 增加检索文档的数量进一步提升了Search-o1的性能，证明了动态检索和精炼机制的有效性。

研究发现，Search-o1能够有效利用增加的检索文档数量，进一步提升复杂推理任务的处理能力。即使只检索一篇文档，Search-o1也能够超过直接推理和标准RAG模型，显示出自主检索和文档精炼策略的高效性。

2. 开放领域问答任务

主要发现：

• 直接推理的LRMs在开放领域问答任务上的表现与非推理模型相似，表明存在知识不足。
• 检索增强方法显著提升了模型在多跳问答任务上的表现，尤其是RAgent-QwQ-32B在多跳问答上的表现优于标准RAG。
• Search-o1 在多跳问答任务上进一步超越所有基线方法，证明了文档内推理模块在复杂问答中的重要性和有效性。

总结

本文提出的Search-o1 框架通过集成自主检索增强生成机制和文档内推理模块，成功解决了大型推理模型在长时间推理过程中面临的知识不足问题。Search-o1能够在推理过程中动态检索和精炼外部知识，提升了推理的准确性和连贯性。大量实验结果表明，Search-o1在科学、数学、编程等复杂推理任务以及多个开放领域问答基准上均优于现有的检索增强和直接推理方法，部分领域的表现甚至超过了人类专家。这表明Search-o1在提升LRMs的可信度和适用性方面具有显著潜力，为开发更可靠和能够利用更多工具的慢思考系统奠定了基础。

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