RouteRAG：小模型的自规划检索强化学习方案，性能媲美GPT-4o
RouteRAG 用“统一策略+两阶段奖励”首次把文本/图谱多轮检索做成可学习的端到端强化学习问题，让小模型也能：
- 自己规划“何时查、查什么”
- 在正确率与检索成本之间做最优权衡 成果来源于中科院计算所：
一、痛点直击
| 老问题 | 现有方案短板 |
|---|---|
| 多跳问答需要“边想边查” | 多轮RAG只查文本，图谱贵且一次性查完，无法随推理动态补充 |
| 小模型做复杂推理 | 手工规则或静态提示，不会自己决定“要不要查、查文本还是查图谱” |
| 检索开销 | 图谱检索慢，固定流程常把无用关系也搬回来，费钱费时 |
RouteRAG核心目标：让小模型像“老司机”一样，自己决定何时踩油门前行（继续推理）、何时拐弯取货（检索文本/图谱/混合），还能绕开拥堵（避免冗余检索）。
二、方案速览
1. 统一动作空间
模型每一步只能做三件事，用特殊 token 触发：
<think> … </think>继续链式思考<search>[passage]/[graph]/[passage][graph] … </search>按需查文本、查图谱或混合查<answer> … </answer>给出最终答案
2. 三段式检索引擎
| 模式 | 实现 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 文本检索 | DPR 向量相似度 | 单跳、事实召回 |
| 图谱检索 | HippoRAG-2 个性化 PageRank 多跳扩散 | 多跳、关系推理 |
| 混合检索 | RRF 融合两路排名 | 不确定时“全都要” |
3. 两阶段强化学习（GRPO）
- Stage1只给“答对”奖励 → 模型先学会输出正确结果
- Stage2加入“效率”奖励：答对前提下，检索时间低于 batch 平均则加分，高于则扣分 → 模型学会“能少查就少查”
三、实验亮点
- 小模型逆袭
Qwen2.5-3B RouteRAG 在多跳数据集 2Wiki、MuSiQue 上 F1 分别达 64.1、39.3，远超同尺寸 Search-R1（50.8、30.9），追平甚至超过 GPT-4o-mini 版图谱基线。 - 训练数据省
仅用 1 万条 HotpotQA 训练，平均效果优于用 17 万条训练的 Search-R1，样本效率↑。 - 消融验证
- 去掉 Stage2 效率奖励 → 检索轮次+3~20%，F1 下降 0.5-1.1
- 固定单检索模式 → 混合动态选择平均 F1 再提 1-2 点
四、案例对比
问：Johnny Pemberton 在 NBC 情景喜剧里饰演 Bo Thompson，这部剧的创剧人是谁？
| 阶段 | 模型行为 |
|---|---|
| 训练前 | 幻觉成“That ’70s Show 创剧人是 Steven Molaro”，检索也救不回来 |
| 训练后 | 先查“Johnny Pemberton Bo Thompson”→ 确认剧集为 Superstore；再查“Superstore creator”→ 返回 Justin Spitzer，答案正确且仅 2 次检索 |
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