ComoRAG— 华南理工联合微信推出的认知启发式RAG框架

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ComoRAG 是由华南理工大学未来技术学院与微信 AI 团队等机构共同研发的一种认知启发式的检索增强生成（RAG）框架，专注于提升模型对长篇叙事文本的理解与推理能力。该框架受人类大脑前额叶皮层工作机制的启发，引入动态记忆工作空间和迭代推理机制，能够将分散的文本证据逐步整合为统一、连贯的上下文表示，从而实现具备状态记忆的深度叙事推理。在多个长文本理解基准测试中，ComoRAG 在处理需要全局视角的复杂查询时表现突出，显著优于传统静态检索方法。

ComoRAG的核心功能

• 长文本叙事解析：擅长处理包含多角色、多事件的复杂故事情节，可应对需跨段落甚至跨章节推理的难题。
• 动态记忆更新机制：通过持续构建和优化记忆单元，逐步深化对叙事脉络的理解，实现渐进式认知积累。
• 多层级知识组织结构：建立涵盖事实、语义与情节三个层次的知识索引体系，支持从具体细节到抽象主题的多维度推理。
• 高效检索-生成协同：结合精准检索与上下文生成，提升回答长文本问题的准确率与逻辑连贯性。

ComoRAG的技术架构

• 动态记忆工作空间（Dynamic Memory Workspace）
  作为系统核心，用于存储推理过程中的中间状态。每个记忆单元包含一个自生成的探查问题、相关检索证据以及该证据对解决原始问题的潜在贡献线索。

• 迭代推理流程（Iterative Reasoning Loop）
  当初始推理无法得出满意答案时，系统自动进入循环推理模式：

  1. Self-Probe：生成新的探索性问题，挖掘潜在信息路径；
  2. Tri-Retrieve：从三层知识索引中并行检索相关证据；
  3. Mem-Encode：将新证据编码为结构化记忆单元；
  4. Mem-Fuse：融合新旧记忆，更新整体理解状态；
  5. Try-Answer：尝试基于更新后的记忆回答原问题；若仍未成功，则继续下一轮迭代。

• 三层知识索引体系

  

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  • 事实层（Veridical Layer）：直接源自原文片段，确保所有推理基于真实文本依据；
  • 语义层（Semantic Layer）：通过聚类与摘要技术提取主题与概念关系，增强语义理解；
  • 情节层（Episodic Layer）：采用滑动窗口方式生成连续的情节摘要，还原故事发展的时间线与逻辑流。

• 认知调控机制（Cognitive Regulation Mechanism）
  模拟人类高级认知控制功能，通过监控推理进展动态调整检索策略与记忆整合方式，实现自我修正与认知演进。

项目资源链接

• GitHub 代码库：https://www.php.cn/link/414cb71ec2809a5fda79a2463125ddee
• arXiv 技术论文：https://www.php.cn/link/0dbcc22a131326b8056b0c26d845dda3

典型应用场景

• 文学分析与研究：辅助学者深入剖析小说或戏剧中的隐含动机与人物心理，例如探究《哈利·波特》中斯内普教授行为背后的深层原因。
• 影视剧本开发：帮助编剧检测情节漏洞、优化叙事节奏，确保剧本结构完整且逻辑自洽。
• 教育辅助系统：作为教学工具，提升学生对长篇阅读材料的理解能力与批判性思维水平。
• 智能问答平台：应用于客服、知识库问答等场景，精准回应涉及复杂背景叙述的问题。
• 创意写作助手：为作家提供情节连贯性检查、角色发展建议等支持，增强故事的吸引力与逻辑性。

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